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  • UNIV_LIFE_BY_HUGWAN

Artificial Intelligence7

인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝 간단 설명 및 딥러닝 내부 알고리즘들(CNN, RNN, GAN) 안녕하세요! 오늘은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점 들과 내부 알고리즘들에 대해 간단하게! 정리해 보겠습니다. 본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다. 1. 인공지능 많은 예시를 보고 학습하는 규칙 기반 알고리즘입니다. 강아지 사진을 학습한다고 하면 많은 강아지 사진을 보고 규칙을 만드는 겁니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 직접 학습을 한다는 점에서 인공지능과 차이가 있습니다. 머신러닝도 규칙을 찾지만, AI가 직접 어떤 점이 다른지 판단하죠. 그래서 처음 보는 사진도 구별할 수 있게 스스로 학습한다는 점! 3. 딥러닝 딥러닝은 인공지능, 머신러닝과 같이 학습을 하지만 Deep Neural Network(인공신경망)를 쓴다는 점에서 다릅니다. .. 2023. 2. 6.
딥러닝을 위한 수학 -2탄(랜덤 변수, 확률 분포, 평균, 분산, 정규 분포, 최대 우도 추전(MLE), MAP, entropy 오늘은 딥러닝을 위한 수학 2탄을 가지고 왔습니다! 딥러닝을 위한 수학 1탄에서는 벡터, 행렬의 미분을 다뤘고, 2023.01.24 - [Artificial Intelligence/혁펜하임 딥러닝 공부] - 딥러닝을 위한 수학 -1탄(스칼라, 벡터, 행렬, 미분) 딥러닝을 위한 수학 -1탄(스칼라, 벡터, 행렬, 미분) 딥러닝을 배울 때 필요한 수학에 빠질 수 없는 게 벡터, 행렬, 미분입니다. Back propagation이나 convolution 연산 등을 하기 위해 필수적입니다! 오늘은 스칼라와 벡터, 행렬, 이들의 미분에 대해서 공 univ-life-record.tistory.com 오늘은 확률 분포에 관해서 배워보겠습니다. 본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활.. 2023. 2. 2.
딥러닝을 위한 수학 -1탄(스칼라, 벡터, 행렬, 미분) 딥러닝을 배울 때 필요한 수학에 빠질 수 없는 게 벡터, 행렬, 미분입니다. Back propagation이나 convolution 연산 등을 하기 위해 필수적입니다! 오늘은 스칼라와 벡터, 행렬, 이들의 미분에 대해서 공부해 보겠습니다. 전치의 개념을 통해 더 쉽게! 미분할 수 있다는 점! 기대해 주세요 ㅎㅎ (이 글은 혁펜하임의 AI DEE DIVE를 바탕으로 정리했습니다!) 1. 스칼라를 벡터로 미분 스칼라는 숫자 하나, 벡터는 숫자 여러 개! 여기서는 그냥 편미분 해주시면 됩니다. 예를 들어 이 스칼라 함수를 이 벡터로 미분한다고 생각하면, [x2^2, 2*x1*x2]가 나올 것입니다. 하지만, 이 벡터가 매우 길다면.. 각각을 미분해 주기는 쉽지 않습니다. 그래서! 전치를 사용할 수 있습니다. .. 2023. 1. 24.
주피터노트북 커널 죽음, The kernel appears to have died. It will restart automatically, 무조건 해결가능한 방법 아 진짜ㅜㅜ 이거 때문에 몇 시간을 쓴 건지.... 저는 import keras를 하려는데 자꾸 저 오류가 떠서 진행이 안 되는 상황이었습니다. 첫 번째 방법) 주피터 노트북의 용량 늘리기 일단 인터넷에 치면 나오는 방법이 대부분 용량을 늘리라는 것입니다. 저도 당연히 따라서 했습니다. Finder(mac기준)에서 jupyter_notebook_config.py를 찾으면 됩니다. 검색해서 찾으시고 저 같은 경우에는 visual studio code로 열었는데, 코드가 4줄? 뿐이었습니다! 여기서 코드를 추가하시면 안 되고!! 저기. jupyter에 있는 jupyter_notebook_config.py에 들어가셔야 해요!! 전 이것 때문에도 많은 시간을 썼습니다ㅜㅜ. 여기서 Mac기준 command F 누.. 2023. 1. 16.

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