Study 썸네일형 리스트형 [CNN] 메타코드 강의 후기_챕터 3: Convolutional Neural Network(CNN) - part 1 Convolutional Neural Networks- CNN, ConvNet, 합성곱 신경망- Convolutional Layer + Pooling Layer로 이미지에서 정보를 추출한 뒤(feature extractor)추출된feature (=representation) 을 FC layer로 분류 (=Classifer) Image Data- 사람은 이미지를 눈으로 보고 바로 인식할 수 있지만,컴퓨터는 이미지를 각 픽셀에 입력되어 있는 숫자값들의 배열로 인식- 컬러 이미지는 RGB의 3개 채널로 구성, 흑백은 1개 채널로 구성 • FC Layer로 Image Data는 처리할 수 없나?- Image Data를 모두 flatten 시켜서 FC Layer로 학습 시키게 되면 필요한 parameter의 .. 더보기 [Classification] 메타코드 강의 후기_챕터 3: Pytorch Exercises - Vision Classification Vision Classification• Image Data- 대표적인비정형데이터- 사람은이미지를눈으로보고바로인식할수있지만,컴퓨터는이미지를각픽셀에입력되어있는 숫자값들의배열로인식→결국Tensor!- 컬러이미지는RGB의3개채널로구성, 흑백은1개채널로구성 Vision Classification- 인간의시각적인지능력을따라잡기위한연구분야인Computer Vision의대표적인Task- ImageNet Contest 2012(ILSVRC*)에 Alexnet이 최초로Convolutional Neural Network 구조를 사용- 당시2위알고리즘과10%이상의성능차이를보이며우승,이후Vision Transformer 전까지CNN이Vision 분야의가장대표적인모델로등극 Vision Classification• Con.. 더보기 [Regression] 메타코드 강의 후기_챕터 3: Pytorch Exercises - Logistic Regression Logistic Regression 이란?- Logistic Regression은 통계학에서 전통적으로 많이 사용하는선형회귀분석(LinearRegression)의 variation이다- 반응변수Y가범주형일경우(=분류모델)에사용가능하다- Neural Network 이전에 Classification에서 많이 사용되었던 모델이다 - 파산여부(Y)과 잔고(X)의관계를나타내는선형 회귀모델이다 - 파산여부에대한확률을구하고싶은데,적합된 모델은확률인Y의범위(0, 1)을넘을때,,,,의 문제를 어떻게 해결할까? - 이러한문제를적절한범위를가지는로지스틱 함수를도입해해결한것이로지스틱회귀분석이다 - 로지스틱함수의모양0과1에 가까워지지만 넘지않는 '확률'의 특성에딱맞아떨어지는함수형태이다- 식은 위와 같은데, 간단히 짚고 넘.. 더보기 [파이토치] 메타코드 강의 후기_챕터2: Tensor 다루기 part 1 [ Tensor 다루기 - part 1 ] 강사님이 제공해주신 실습 파일을 Google Colab에 업로드하고 수업을 들으면 된다. 먼저 torch를 설치해야하므로 ! pip install torch ( !는 운영환경에서 실행되는 코드라는 의미 ), 코랩은 생략해도 됨 Tensor : Numpy의 배열과 유사한 자료형으로 다차원의 행렬. 사용하는 방법도 Numpy와 비슷하다. scalar : 상수, 하나의 값을 표현한다. vector : 여러개의 값을 가진 1차원의 데이터 matrix : 행렬, 행과 열로 이루어진 2차원의 데이터 tensor : n차원의 행렬 형태로 표현된다. scalar는 0차원 vector는 1차원, matrix는 2차원 텐서라고 할 수 있다. 차원은 축이 몇개냐로 판단한다. 가로 .. 더보기 [파이토치] 메타코드 강의 후기_챕터1: Orientation [인사/강좌 소개] Pytorch 란? • 딥러닝, 머신러닝을 위한 오픈소스 프레임워크 • Python 기반의 과학 계산 패키지인 torch를 기반으로 개발 • 텐서 연산과 자동 미분을 위한 기능을 제공하여 신경망 모델의 구성, 학습, 추론을 쉽게 구현 Pytorch 의 장점 • 설치가간편 • 이해와 디버깅이 쉬운 직관적이고 간결한 코드로 구성 • Define by Run 방식을 기반으로한 실시간 결과값을 시각화 • Python Library(Numpy, Scipy, Cython)과의 높은 호환성 • 모델그래프를만들때고정상태가아니기때문에언제든지데이터에따라조절이가능 • Numpy와 비슷한 Tensor 연산이 GPU로도가능 현재 텐서플로우만 사용하고 있었는데, 이 강의를 통해서 파이토치로 딥러닝 모델 학습을.. 더보기 Study notes in Deep Learning and Computer Vision DeeplearningGoogle Translation - AlphaGo - Camera Filter - Object Detection (ex. detecting pedestrians on street through ) perceptronAI Limitation: Needed alot of amout of calculation Multi-layered Perceptron (Backprogagation)SVMDeep Neural Network (Pretraining) --> After the develop of GPU - one method of machine learning- uses alot of layers of nonlinear machie cascade- based on ai neuron ne.. 더보기 Sprint 1 Lecture Code Note 보호되어 있는 글입니다. 더보기 CNN 02 - Applications of CNNs 03 - How Computers Interpret Imagesthe mnist datavase. Famous dataset in machine learningfirst convert to vectors. 04 - MLPs For Image Classification Sure! Here's the explanation in English: CNN (Convolutional Neural Network) and MLP (Multilayer Perceptron) are both types of artificial neural networks, but they have significant differences: 1. **Architecture**: - ML.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 다음
