Neural Network 인간의 뇌를 모방했다. 인간의 뇌를 모방했기 때문에 딥러닝 성능이 우수하다? -> 꼭 그렇다고 보기는 어렵다. 예를 들어, 딥러닝의 핵심인 Backpropagation이 인간의 뇌에서 일어나는 일인가? -> 그렇게 보기 어렵다. 즉, Neural Network는 인간의 뇌를 모방하는 방법으로 시작했지만, 지금은 꼭 그렇다고 볼 필요는 없다! -> "애매하게 인간의 뇌를 모방한 컴퓨팅 시스템" 으로 정의 내리는 것도 괜찮음 Linear Neural Network 가장 간단한 NN 모델 선형 회귀 - Input 1차원, Output 1차원 기울기와 절편을 가지고 있음 $$ \hat{y} = wx + b $$ 그럼 $ w $와 $ b $는 어떻게 찾을까? Backpropagation..
딥러닝 개념 Good Deep Learner? 구현 능력 (TensorFlow, PyTorch, ...) 수학 스킬 (선형대수, 확률론, ...) 최근 논문과 연구 숙지 인공지능 사람마다 정의가 다름 사람의 지능을 모방하는 것 머신러닝 인공지능 안에 있는 분야 무언가를 학습하고자 할 때 데이터를 통해 학습함 이 학습 알고리즘을 만드는 것이 머신러닝 딥러닝 머신러닝 안에 있는 분야 Neural Network 기반 모델을 사용하는 머신러닝 딥러닝의 구성 요소 Data Model Loss Function Optimization Algorithm Data - 이미지, 비디오, 텍스트 등 - 해결하고자 하는 Task에 따라서 필요 데이터가 다름 Model - 이미지/텍스트 등 데이터가 주어졌을 때 이것을 변환해주..
Text 데이터를 핸들링하는 기본적인 TextMining 내용 torchtext.data.utils.get_tokenizer(tokenizer, language=’en’) 파라미터 tokenizer: 어떤 방식으로 토큰화를 진행할지 결정해주기 적어주지 않으면 그냥 split() 기능을 하도록 설정 기본적으로 많이 하는 것이 ‘basic_english’ ‘basic_english’ 예시 tokenizer = torchtext.data.utils.get_tokenizer('basic_english') tokenizer("You can now install TorchText using pip!") # ['you', 'can', 'now', 'install', 'torchtext', 'using', 'pip',..
boostcamp AI Tech 강주형_T5008 2주차 회고 잘했던 것! 특정 프레임워크의 기능을 확인할 때 신뢰성이 떨어지는 개인 블로그가 아니라 공식 Document를 확인하는 것 생소한 것을 학습할 때에도 어느 정도 깊게 파고들어서 학습하기 아쉬운 것! PyTorch 공식 Document, Stackoverflow 등을 활용할 때 근본적인 영어 실력 부족으로 어려움이 많았음 개선 방향 영어 Reading 실력 기르기.. (어떻게?) 도전할 것! 인프런에 끊어놓고 중단한 리눅스 기초 강의.. 알고리즘 공부 꾸준히 하기 키워드 PyTorch의 여러 클래스, 메서드 tensorboard, wandb ray 이번 주 강의는 오로지 PyTorch에 대한 내용이었다. 강의 과제들이 굉장히 짜임새 있게 구성되..
boostcamp AI Tech 강주형_T5008 1주차 회고 잘했던 것! 이전보다 규칙적으로 생활하기 당일 수강한 강의 당일 복습하기 아쉬운 것! 강의 수강 도중에 집중력이 저하되는 것 강의 내용을 제대로 이해하지 못하고 넘어가는 것 개선 방향 강의 수강 중에 SNS 애플리케이션 종료하기 모르거나 헷갈리는 개념은 강의에 국한하지 않고, 검색/질문을 통해 보충하기 도전할 것! 팀원들뿐만 아니라 여러 캠퍼들과 유대감 쌓기 좀 더 일찍 기상해서 효율적으로 시간 보내기 키워드 Python 프로젝트 진행 시 모듈 구성 방안 generator, asterisk 활용, decorator, … 인공지능 관련 기초 수학 지식 이번주에는 Python과 AI & Math에 해당하는 강의를 수강했습니다. 수강해야 할 강의가..
