CNN 썸네일형 리스트형 [Time Series] 메타코드 강의 후기_챕터 3: Time Series Model - part 1 What is Time Series?• Sequence Data / Time Series Data ?- Sequence Data : 순서가 의미가 있으며 순서가 달라질 경우의 미가 손상되는데이터,시간적인의미가 있다면 temporal data라고도 함- Time Series (시계열 데이터) : 일정 시간 간격으로 기록된 데이터- 과거패턴을 기반으로 미래를 예측하거나(Forecasting) 과거 특징적인 부분들을 분석 What is Time Series?• 통계적 분석 방법론(딥러닝도 입전 기존 시계열 모델)- 원본시계열 에서 Trend, Seasonality를 제거하고 남은 Residual 을 모델링- Residual은 Stationarity 라는 특징을 기반으로 모델링(AR, MA, ARIMA, SA.. 더보기 [CNN] 메타코드 강의 후기_챕터 3: Convolutional Neural Network(CNN) - part 2 Pooling Layer- Dimension의 크기를 줄이고 싶을 때 사용하는 down sampling 방식- 주로 CNN은 Pooling을 이용하여 점점 feature map size는 작아지고,Depth는 깊어지는 구조로 구성되어있음 Convolutional Neural Networks- CNN, ConvNet, 합성곱 신경망- Convolutional Layer + Pooling Layer로 이미지에서 정보를 추출한 뒤(feature extractor)추출된 feature (=representation) 을 FC layer로 분류 (=Classifer) #Define the input tensorinput = torch.randn(10, 3, 7, 7) #Batch_size, Kernel_si.. 더보기 [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 이전 1 다음
