인공지능(6)
-
[인공지능] End-to-end ML project #AI
End-to-end ML project🐇¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*• 해당 자료는 강의 학습자료입니다. 강의 이외의 내용은 검색 및 다양한 자료를 통해 공부하며 정리한 내용의 포스팅입니다. #AI #인공지능 #기계학습과인식 #chatgpt #python #study #0407 Main steps for end-to-end ML project (1~4 about data) 1. Look at the big picture. 2. Get the data. 3. Discover and visualize the data to gain insights. 4. Prepare the data for Machine Learning algorithms. 5. Select a model and trai..
2023.04.07 -
[인공지능] chatgpt를 활용한 기계 학습과 인식2 #AI #SVC #SVM #chatgpt
기계 학습과 인식🐇¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*• 해당 자료는 강의 학습자료입니다. 강의 이외의 내용은 검색 및 다양한 자료를 통해 공부하며 정리한 내용의 포스팅입니다. #AI #인공지능 #기계학습과인식 #chatgpt #python #study 앞선 글에서 chat gpt를 통해 SVC를 학습하였다. 이어 기계학습을 배워본다. 규칙 기반, 고전적 기계 학습, 딥러닝 같은 경우 레이블이 필요하다. 레이블을 붙이는 작업은 전문가가 해야하므로 비용이 많이 드는 작업이다. 따라서 딥러닝에서는 이를 줄이는 방법이 있다. 원샷 학습(1-shot learning) : 레이블이 있는 샘플 하나만 사용해 학습하는 원샷 학습 퓨샷 학습(few-shot learning) : 몇 개의 샘플만 사용하는 퓨..
2023.04.05 -
[인공지능] chatgpt를 활용한 기계 학습과 인식1 #AI #SVC #SVM #chatgpt
기계 학습과 인식🐇¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*• 해당 자료는 강의 학습자료입니다. 강의 이외의 내용은 검색 및 다양한 자료를 통해 공부하며 정리한 내용의 포스팅입니다. #AI #인공지능 #기계학습과인식 #chatgpt #python #study 사람은 끊임없이 주위 환경을 인식한다. 이는 생존과 자기 발전에 필수적이다. 예를 들어 타인이 말한 소리, 얼굴 감정 등과 같은 정보가 주어진다. 인공지능도 주위 환경을 인식한다. 이러한 인식 프로그램을 만드는데 필요한 기계 학습의 기초 지식을 공부하기로 한다. 기계학습에선 데이터가 중요하다. 이는 에너지를 만드는 연료에 해당하며, 데이터가 없으면 기계학습 적용이 불가능하다. 가장 단순 iris 데이터로 이를 알아보자. 사이킷럿(scikit-..
2023.04.05 -
[인공지능] CNN(Convolution neural network)2 #CNN
CNN(Convolution neural network) 🐇¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*• 해당 자료는 강의 학습자료입니다. 강의 이외의 내용은 검색 및 다양한 자료를 통해 공부하며 정리한 내용의 포스팅입니다. #AI #인공지능 #인공지능기초 #python #study #0405 Convolutional neural network 1. 커널 /특징맵 시각화 2. CNN 성능 향상 기법 (하이퍼파라미터? 오버피팅?) 3. 프로그래밍 사례 컨볼루션 신경망의 시각화 두 가지 시각화를 시도 - 컨볼루션층에 있는 커널을 시각화 (weight == kernel) 수평, 수직인지 사람은 알아보기 힘든데, 커널을 통과하여 나온 output은 사람이 알아보기 편하다. 채널이 3개라서, 3차원이다. R..
2023.04.05 -
[인공지능] Intro to AI, MIT OCW 2021, 머신러닝 모델 3가지
인공지능의 기초🐇¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*•¸.•*¨*• 해당 자료는 강의 학습자료입니다. 강의 이외의 내용은 검색 및 다양한 자료를 통해 공부하며 정리한 내용의 포스팅입니다. #AI #인공지능 #인공지능기초 #python #study 머신러닝 3가지 모델 The three machine learning types are supervised, unsupervised, and reinforcement learning. 1. 지도학습 (Supervised) - 정답이 존재하고, 정답에 최대한 가깝게 학습하는 방법. 분류. 2. 비지도학습 (Unsupervised) - 상관관계의 패턴을 알아내서 스스로 학습하는 방법. 3. 강화학습 (Reinforcement Learning) - 실수와 보상을 통해..
2023.04.03 -
[인공지능] 인공지능의 기초 #인공지능 #overview
#0401 #인공지능 해당 자료는 강의 학습 자료입니다. 용어에 익숙해지자는 목표 AI field는 가장 변화가 빠르기 때문에 영어를 사용해야한다. 번역본은 너무 느리다. 기술자, 개발자, 연구자라면 영어가 익숙해지도록 노력해야한다. 또한 쉬운 강의로 유튜브에 make with friends with machine learning 이 있으니 부족한 부분이 있으면 참고하길 바란다. https://www.youtube.com/watch?v=lKXv19eRLZg&list=PLRKtJ4IpxJpDxl0NTvNYQWKCYzHNuy2xG - 애드엑스라는 플랫폼의 하버드의 Introduction with python. 인공지능에서 지능이란 무엇인가? 돌멩이는 지능이 없는데, 온도에 따른 다이미의 바이메탈 움직임을 보..
2023.04.03