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IT/머신러닝 | 딥러닝8

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[딥러닝] #7 선형 회귀 (Linear Regression) 모델과 경사하강법 (Gradient Descent)의 의미 머신러닝을 포괄적으로 이해하자면 어떤 입력을 넣어 어떤 출력값이 나오는 모델을 만들껀데, 이 과정중 학습이라는 행위를 통해서 예측값을 더 정확하게 하는 과정이라고 보면 됐었다. ​ 오늘 배울 것은 선형 회귀 모델로써 우리가 처음 배우기에는 가장 이해하기 쉬운 학습모델이다. 무작정 퍼셉트론을 이용해 인공신경망을 이해하려는것 보다. 가장 간단한 형태의 학습모델을 이해하고 차근차근 딥러닝 모델을 이해하도록 해보자. 선형 회귀 (Linear Regression) 선형함수의 기울기와 절편을 찾는 과정 선형 회귀. 딱 들었을때 아.. 수학이구나 하고 엄청 어렵겠다고 생각하는 사람이 꽤 있을것이다. 나도 어..머..딥러닝이 어려운거니까 분명 어렵겠지? 라는 선입견으로 한번 쭉~ 공부해봤는데 고등교육 수준선에서 충분히.. 2020. 12. 18.
[딥러닝] #6 구글 코랩 / Google Colaboratory / 파이썬 클라우드 개발환경 설정 딥러닝 예제를 하나씩 만들어보기 전에 개발환경을 구축해야한다. 대수학 코딩이 강력한 파이썬으로 진행을 할껀데 사실 개발환경이랄 것도 없다. 워낙 세상이 좋아져서.. 구글에서 파이썬 개발환경을 클라우드로 사용할 수 있다. Google Colab ​ 코랩이란 무엇인가. 파이썬 코드를 웹 환경에서 작성하고 실행시킬 수 있는 툴이라고 생각하면 된다. 번거롭게 IDE를 설치하는 과정이 없어도 된다. 무엇보다 딥러닝을 하려면 대수 연산이 필수적인데, 구글 클라우드 환경 위에서 돌아간 후 결과만 화면으로 리턴받는 형식이기 때문에 컴퓨터 사양이 녹록지 않은 사람들한테는 개인 컴퓨터에 연산 부하를 주지 않음으로 굉장히 좋은 서비스라고 할 수 있다. ​ 특히 외장 그래픽카드가 달려있지 않은 사용자에게는 부동소수점 연산에 .. 2020. 12. 8.
[딥러닝] #5 퍼셉트론(Perceptron)에 대해서 알아보자 / 인공신경망(ANN) 퍼셉트론과 뉴런의 차이점 / 편향 b(bias)의 의미 오늘은 신경망 알고리즘에서 가장 많이 등장하고 기초적인 개념이 되는 퍼셉트론(Perceptron)에 대해서 알아보자. 일단 퍼셉트론이 뭔지 자세히 알아보기 전에 어떤 부분에서 퍼셉트론이라는 개념이 쓰이는지 간단하게 보고 넘어가자. 퍼셉트론(Perceptron)은 인공신경망(ANN)을 구성한다. 저번에 우리가 인공신경망이 무엇인지 알아보았다. 간단하게 요약하자면 인공신경망은, 인간의 신경세포 뉴런이 자극을 전달하는 일련의 과정들을 모방해 만든 인공적인 모델이라고 했다. 신경자극 전달을 몸에서는 뉴런(Neuron)이라는 신경세포가 했듯이, 인공신경망에서도 인공뉴런이 있다고 했다. 그 인공 뉴런이 바로 퍼셉트론이다. ​ 위에 인공신경망 예시사진을 첨부했는데, 저기서 구성하는 원들이 퍼셉트론이라고 생각하면 된다.. 2020. 8. 27.
[딥러닝] #4 인공신경망(ANN)과 딥러닝(Deep Learning)에 대해 알아보자! / 뉴런(Neuron)의 동작 원리 저번시간까지 인공지능, 머신러닝에 대해서 알아보았고, 오늘은 간단하게 딥러닝이 무엇인지 알아보자. 딥러닝(Deep Learning) = 인공신경망을 사용하는 머신러닝 방식 딥러닝을 간단하게 요약하자면 인공신경망을 사용하는 머신러닝 방식이다. 딥러닝이라는 개념을 몰라서 찾아봤더니 더 어려운 개념으로 딥러닝을 설명하네.. 할 수도 있겠지만 차근차근 알아가보자. 일단 큰 틀만 잡자면 딥러닝은 인공신경망이라는 개념을 사용한다!! 딱 이것만 기억하자. 신경망(Neural Network) 일단 인공신경망을 알아보기전에 더 간단한 개념인 신경망이라는 개념을 집고 넘어가자. 모두들 신경망이라는 단어는 어디서 배우지 않아도 필수 어휘로 알고 있을 것이다. 신경망, 위 사진처럼, 우리 몸안에서 자극들을 받아들이고, 내가 .. 2020. 8. 25.
[딥러닝] #3 머신러닝이 무엇인지 알아보자! / 인공지능과의 관계 / 지도학습 / 비지도학습 / 강화학습 저번시간까지 간단하게 인공지능과 인공지능의 역사에 대해서 알아봤다. 이제 본격적으로 머신러닝이 무엇인지 알아보자. 머신러닝 (Machine Learning) = 스스로 학습하여 성능을 향상시키는 기술 일단 인공지능과 머신러닝의 관계를 먼저 집고 넘어가자, 자. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로써, 기계 스스로가 학습하여 더 나은 성능을 내도록 하는 기술이다. 이 기술이 인공지능이라는 큼 범주에서 뻗어나온 소범주인 것이다. ​ 머신러닝은 학국말로 기계학습이라고하는데 이 기계학습이란게 뭘까? 쉽게 말하면 프로그램에게 입력들을 주고 출력을 확인한후 그 출력에따라 프로그램이 로직을 조정하여 다음 입력을 주었을때 더 좋은 결과가 나오도록 프로글매 스스로가 본인의 로직을 수정하며 개선해나가는 것이다. 스스로 로직을 .. 2020. 8. 23.
[딥러닝] #2 인공지능의 역사 / 퍼셉트론의 XOR 문제 / 인공신경망(Artificail Neural Network : ANN) 우리는 저번시간에 인공지능이 무엇 인지 공부했다. 간단하게 인공지능이 무엇이었는지 정리하자면 , "인간의 지능을 만들기 위한 시스템" 정도로 정리하고 가면 된다. 인공지능의 역사는 1950년대 튜링머신이 나오고부터 시작했다. 이후 1965년에는 앨리사라는 챗봇 시스템이 개발되기도 했다. 앨리사도 인공지능이라고는 하지만 사실 모든 상황을 분기처리하여 어떤 상황에서도 답을 낼 수 있는 프로그램에 불과했기 때문에 우리가 생각하는 스스로 배우면서 지식을 습득하는 그런 AI는 아니었다. 퍼셉트론의 XOR 문제 = 베타적 논리합 회로 처리 불가 그렇게 AI의 역사가 시작되면서 잘될것만 같았던 AI의 발전도 한가지 문제를 맞이하면서 침체기를 맞게 된다. 일면 퍼셉트론의 XOR 문제라고 하며, 지금 처음 인공지능에 입.. 2020. 8. 23.
[GPT-3] OPEN AI 자연어 처리 API GPT-3 소개 및 사용 신청하기 GPT-3 Gneration Pre-trained Transformer 3 GPT-3는 OPEN AI사에서 만든 딥러닝을 이용해 인간처럼 텍스트를 만들어낼 수 있는 자기회귀 언어 모델이다. 베타는 6월 11일 공개되었으면 지금 2020년 8월 가장 핫한 자연어처리 API라고해도 과언이 아니다. 기존에 자연어 처리하는데 있어서 인간들이 만족할만한 성능을 내지 못했다면 GPT-3는 다르다. 1750억개라는 아주 무지막지한 물량의 매개변수로인해 기존에 나온 자연어처리 모델들과 성능이 차원이 다르다. https://openai.com/blog/openai-api/ OpenAI API We’re releasing an API for accessing new AI models developed by OpenAI. .. 2020. 8. 23.
[딥러닝] #1 인공지능이 무엇인지 알아보자 / 강 인공지능 vs 약 인공지능 최근들어 인공지능분야에 관심이 생겨 개인적으로 공부하고 있다. 우리가 뉴스에서 접하기를 인공지능이랑 단어도 접해보았고, 머신러닝도 접해봤고, 딥러닝도 들어봤을 것이다. 이게 각각 다른걸까? 하나를 알기위해 숲을 봐야하듯이 먼저 이 개념들의 관계를 정리하고 시작하자! 인공지능 =인간의 지능을 만들기 위한 시스템 인공지능이란 AI(Artificial Interlligence)라고도 알고 있으며, '인간의 지능을 만들기 위한 시스템' 정도로 해석된다. 우리가 알고 있는 인공지능 바둑기사 알파고, 아이언맨의 자비스도 모두 인공지능에 해당된다. 그렇다. 인간이 만들어낸 가상의 지능이 모두 인공지능이라는 아주 큰 범주에 속하게되는 것이다. 강 인공지능 vs 약 인공지능 강 인공지능 - 아이언맨 자비스(JARVIS).. 2020. 8. 16.