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  • UNIV_LIFE_BY_HUGWAN

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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.
꿈을 이루고 나서 느낀 것, 필요한 것은 이미 내 안에 있어, On the ground- 로제, 가사해석 https://youtu.be/CKZvWhCqx1s On the ground - Rosé My life's been magic, seems fantastic 내 인생은 마법 같고 환상적이지 I used to have a hole in the wall with a mattress 허름한 집에 매트리스 하나만 둔 채 살아왔어 Funny when you want it, suddenly you have it 웃긴 게, 원하는 걸 가져보니까 갑자기 You find out that your gold's just plastic 보석(금) 같은 것들이 그냥 플라스틱 조각으로 보이더라 Every day, every night 매일을, 매일 밤낮을 I've been thinkin' back on you and I 예전의 .. 2023. 2. 3.
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.

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