머신러닝과 딥러닝/DL 개념정리3

• [DL] 6. ImageNet과 ILSVRC 우승 알고리즘 ImageNet이란? ImageNet 프로젝트는 시각 객체 인식 소프트웨어 연구에 사용하도록 설계된 대규모의 시각적 데이터 베이스로 20,000개 이상의 카테고리가 포함되어 있다. ImageNet의 기원 1️⃣ 약 10,000장의 이미지와 20개의 class로 구성된 PASCALVOC가 영국에서 맨 처음 만들어짐 2️⃣ 그러나 FeiFeiLi는 어린이도 3만개의 사물을 구분하는데, 컴퓨터가 겨우 20개의 사물만을 구분하는 것에 문제를 느낌 3️⃣ 인터넷의 발달로 구글과 Filkr 등에서 약 10억 장의 이미지를 모았고 학부생들에게 labeling 작업을 시킴 4️⃣ 그 중 박사 과정의 학생이 이 속도면 19년 정도가 걸릴 것이라고 예상하였지만, 당시 컴퓨터는 겨우 20개의 물체만 구분하였기에 활용할 수 .. 머신러닝과 딥러닝/DL 개념정리 2022. 12. 8.

• [DL] 3. ANN과 DNN 1. ANN (Artificial Neural Network, 인공신경망) 생물학의 신경망(뇌)에서 영감을 얻은 정보처리 체계로 단층퍼셉트론과 다층퍼셉트론을 포함한다. 시냅스의 결합으로 망을 형성한 인공 뉴런이 학습(시냅스의 결합세기)을 통해 문제 해결 정답 여부에 따라 지도학습과 비지도 학습으로 나뉨 ANN 구성 - 입력층 다수의 입력 데이터를 받는 층 - 은닉층 입력층과 출력층 사이에 존재하는 레이어 은닉층의 개수와 노드의 개수를 구성하는 것이 바로 모델 구성이다. 은닉층의 모델을 잘 구성하여 Output 값을 잘 얻어내는 것이 ANN의 핵심! - 출력층 데이터를 출력 받는 충 2. DNN (Deep Neural Network) 다층퍼셉트론은 은닉층이 1개 이상인 퍼셉트론을 의미한다. 그리고 은닉층이.. 머신러닝과 딥러닝/DL 개념정리 2022. 12. 8.

• [DL] 1. 딥러닝 개요 및 역사, 퍼셉트론, 순전파와 역전파, 활성화함수 1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 모두 비슷한 것 처럼 들리겠지만 서로 다른 개념이다. 왼쪽 사진 출처: NDIVIA AI는 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 등을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 세부분야 중 하나이며, 머신러닝은 오늘 날 인공지능을 구현하는 가장 유망하고 유명한 분야이다. 머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 나눌 수 있는데(추가적으로 강화학습도 있다.) 이 둘의 차이는 정답값의 유무이다. 지도학습은 정답값이 있는 경우의 학습으로 회귀와 분류문제를 다루며 (회귀 - 수치형, 분류 - 범주형) 비지도 학습은 정답값이 없는 경우의 학습으로 차원축소와 군집화의 문제를 해결할 수 있다. 그리고 다시 회귀와 분류 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로 Decision.. 머신러닝과 딥러닝/DL 개념정리 2022. 11. 29.