분류 전체보기 (372) 썸네일형 리스트형 머신러닝, 딥러닝에서 사용되는 학습방법: 미리어드 스페이스 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 저자 직강 시리즈 머신러닝 정의컴퓨터가 주어진 임무를 완수할 수 있도록 경험을 쌓는 것경험이라 함은 학습을 의미함 학습에는 처리방법, 처리구조가 있는데 처리방법 = 머신러닝처리구조 = 딥러닝 처리방법은 사람의 경험을 모델안에 구현하는것처리구조는 신경망 모델, 모델 스스로 학습 Tom Mitchell 교수의 머신러닝 정의과업(임무) T를 수행할 때 경험 E를 통해 성능 P만큼 개선 되었다면 그 프로그램은 과업 T와 성능 P에 대해 경험 E를 통해 학습했다 라고 할 수 있다. 머신러닝 구현 요소 머신러닝 학습 종류 supervised learning = 지도학습 분류 = y가 범주형일때예측 = y가 연속형일때 강화학습에 학문적 배경에는 2가지가 있다행동심리학, 제어가 있다행동심리학을 기반으로 한것이 모델프리제.. 머신러닝 딥러닝에서 모델이란?: 미리어드 스페이스 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 저자 직강 시리즈 모델이란? 모델이란?"어떤 현상을 수식으로 구현한 것" 머신러닝 딥러닝에서 모델은사람의 역할을 대체하는것 수학적으로 모델은함수(Funtion) 모델의 종류 물리모델과학에서 다루는 모델 인공지능에서 다루는 모델학습모델, 추론모델 학습모델에서 처리방법 -> 전통적인 머신러닝, 처리방법을 연구하는것이 머신러닝처리구조 -> 딥러닝, 처리구조를 연구하는것이 딥러닝 추론모델은 학습X질문에 따른 적절한 답변을 출력추론모델은 Simbolic AI = Rulebase AI 물리모델 학습모델 추론모델 모델 접근 방법 출처: https://youtu.be/gWRjO8x1cOI 머신러닝, 딥러닝에서 목적함수는 왜 필요한가?: 미리어드 스페이스 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 저자 직강 시리즈 목적함수는 비용함수와 손실함수를 모두 포함한 표현이다위로볼록한 형태에서는 비용함수와 손실함수를 사용하지 않는다그렇기 때문에 위로볼록한 형태에서는 목적함수라는 표현만 사용하고 비용, 손실함수라는 말은 사용하지 않는다 가능하면 무조건 모델의 목적함수는 아래로 볼록하거나 위로볼록한 형태로 만들어줘야한다목적함수가 아래나 위로 볼록하지 않으면 모델이 가장 적합한 변수를 찾는것이 보장이 안된다고 볼수있다 실제로 머신러닝이나 딥러닝 모델을 돌려보면 수없이 많은 local minima & local maxima가 있다global minima를 찾는것이 목적이지만 수학적으로 찾을수 없다... 주로 쓰이는 목적함수 출처: https://youtu.be/q_iB--b0mzI?list=PL0zAF_FhLjHh-oGr.. 딥러닝에서 벡터와 텐서의 의미를 간단한 신경망 모델에 적용: 미리어드 스페이스 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 저자 직강 시리즈 벡터 = 데이터텐서(행렬) = 학습변수 e.g.강아지 = xx = [몸무게, 크기]T = [5,1] T -> 정답 [1,5]T 를 맞춰야함 x라는 데이터를 학습변수 A를 곱해서 정답으로 가는 과정이 학습학습은 그레디언트 디센트로 학습 x(5,1)이라는 데이터를 받으면 y(1,5)로 변환시켜주면 되는데 이걸 어떻게 하냐학습을 통해서 하면 된다학습이라는 것은 Ax를 목적함수로 만들고 이것을 최소로 할수있는 그레디언트 디센트 방법을 사용해서 A? 요소를 찾는것이다한번에 안돼기 때문에 여러번 반복해서 정답과 유사하게 만들어준다정답을 만들어주는 학습변수에 요소를 찾기위해 그레디언트 디센트를 활용해서 학습변수에 요소를 찾는다. 간단한 예제를 통해 이해 SLP = 입력층과 출력층만 있는것을 SLP구조 MLP.. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 핵심용어와 몇가지 수학개념 정리: 미리어드 스페이스 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 저자 직강 시리즈 스칼라 = 실수값벡터 = 크기와 방향을 가진 숫자가 1차원 배열로 이루어짐행렬 = 2차원 배열(array)텐서 = 행렬의 모음(다차원 배열) 스칼라 벡터벡터 = n개의 특성을 가진 좌표값 벡터 연산: + (덧셈), - (뺄셈), x (곱셈)덧셈과 뺄셈은 쉬운데 문제는 곱셈 벡터의 곱셈Scalar Product = Cosine Product = Dot Product = 내적벡터 다 같은 말Scalar Product 결과값은 스칼라가 됨 Vector Product = Sin Projuct = Cross Product = 외적벡터 다 같은 말Vector Product는 머신러닝에서는 잘 안쓰임Vector Product 결과값은 벡터가 됨오른손 법칙 행렬머신러닝에서 행렬은 매우중요x를 x프라임으로 변환시켜.. 인공지능이란? 인공지능의 모든 궁금증이 해소됩니다: 미리어드 스페이스 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 저자 직강 시리즈 지능이란? 다양한 환경에서 복잡한 의사결정의 문제를 해결하는 능력생존과 번식을 위해생각 > 의사결정 > 행동 이떄 뇌가 올바른 행동을 선택하기 위해 반드시 필요한 것이 바로 학습이다.학습을 통해서 올바른 생가, 의사결정, 행동을 할수있다.지능의 핵심은 학습이다 인공지능의 핵심은 학습이고 머신러닝이다 지능과 인공지능인공지능은 사람의 지능을 컴퓨터에게 학습 시키는것사람처럼 생각하는것, 판단하는것, 행동하는것은 추상적이다. 직관적으로 설명할수 있는건 사람처럼 행동하는것컴퓨터가 사람처럼 행동한다면 이것이 학습을 잘했고 인공지능이라 말할수 있다. 인고지능 역사 튜링머신엘렁튜링 튜링머신 = 폰노이만 아케텍쳐 인공지능이란?인간처럼 행동하는 시스템을 인공지능이라 정의하자시스템 = 컴퓨터 인공지능이란?사람의 행동을 컴.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 62 다음
