😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

220507 작성 https://doooob.tistory.com/101?category=825950

220507 작성 https://doooob.tistory.com/95?category=825950 [알기쉬운 AI - 22] 강화학습과 도적 알고리즘 강화 학습과 밴디트(도적) 알고리즘 강화 학습은 감독 학습처럼 '해답'이 주어지는 것이 아니고, 보수를 얻기 위해 스스로 배우고 영리해지는 학습법입니다. 바둑이나장기와 같은 게임에서 압도 doooob.tistory.com 1. 강화학습 : 해답이 주어지는 것이 아니다 : 보수를 얻기 위해 스스로 배우고 영리해지는 학습법 : 각 상황에서 코치가 최적의 조언을 가르쳐주는 것을 감독 학습 : 강화학습은 코치 없이, 자기 반성을 스스로 실시해 어떻게 더 보상을 얻을 수 있는지 스스로 강해지는 것 ex) 도적 알고리즘 : 고객에게 더 많은 클릭을 얻거나 게임에서 ..

220401 작성 1. 수 자료형 정수형 실수형 - 무한 : 1e9 = 10의 9제곱 = 1,000,000,000 - round() : 첫번째 인자는 실수형 데이터, 두번째 인자는 반올림하고자하는 위치 print(round(a, 4)) 수 자료형 연산 - 사칙연산 : + - * / : % 나머지 : // 몫 : ** 거듭제곱 2. 리스트 자료형 : append(), remove() 리스트 만들기 a = [1, 3, 5, 3] a = list() n = 10 b = [0] * 10 리스트의 인덱싱과 슬라이싱 : 인덱스값을 입력하여 리스트의 특정한 원소에 접근하는 것을 인덱싱 : -1는 가장 마지막 원소가 출력 : 리스트에서 연속적인 위치를 가져올 때는 슬라이싱 이용 리스트 컴프리헨션 : 리스트 초기화 : ..

220331 작성 1. 리눅스 기본 사용법 1 (설치 정리) server client server(B) 설치 정리 server 환경설정 2. 리눅스 기본 사용법 2 (기본 사용법) 시작과 종료 shutdown 재부팅 로그아웃 가상 콘솔 가상 콘솔 접속 런레벨 mc insall apt-get install mc mc 런레벨 변경 텍스트 모드로 부팅 다시 원상태로 ctrl + alt + T (터미널) 3. 리눅스 기본 사용법 3 (자동완성) tap 누르면 자동완성 도스키로 실행한 명령 나오게 하기 : 위쪽 아래쪽 화살표로 history는 사용했던 명령어 보게 하기

220327 작성 https://doooob.tistory.com/88?category=825950 [알기쉬운 AI - 21] 과학습을 ​​막는 방법 시작하기 인간에게는 ego와 업보가 있듯이, 기계 학습에게는 과학습 이라는 것이 붙어 다닙니다. 숙명이라고 할 수 있지요. 따라서 최근의 신경망 라이브러리는 과학습을 방지하기 위한 몇 가지 doooob.tistory.com 1. 정규화 (Regularization) : 과학습의 원인은 특정 학습 데이터로만 학습을 지나치게 해서 미지의 데이터에 대한 오차(일반화 오차)가 역으로 증가해 버리는 것 : 정규화란 "극단적이라 생각되는 의견은 듣지 않는다" 모델을 복잡하게 하는 가중치는 그 양에 따른 페널티를 부여하여 모델이 복잡해지지 않도록 하는 것 - L1 규범..

220327 작성 https://doooob.tistory.com/71?category=825950 [알기쉬운 AI - 20] 비정상적인 과학습 딥러닝은 많은 양의 학습 데이터가 필요하다고 알려져 있지만, 현실에서는 그렇게 데이터를 모을 수 없다는 현실이 있습니다. 그래서 확산된 것이 적은 데이터로 학습하는 기술입니다. 이번에 doooob.tistory.com 1. 적은 데이터로 학습 : 데이터의 양이 적으면 데이터를 모으는 노력과 클렌징의 수고, 학습에 걸리는 시간과 부하도 크게 절약 : 데이터의 양은 적어도 인공 지능을 사용하고 싶다는 요구에 부응 : 적은 데이터로 학습하는 방법 1. 품질좋은 데이터를 사용 2. Data Augmentation 3. 전이 학습 1) Data Augmentation (..

220327 작성 https://doooob.tistory.com/69?category=825950 [알기쉬운 AI - 19] 머신 러닝의 학습 데이터 효율적으로 공부하기 위해서는 좋은 교재가 필요합니다. 딥러닝의 교재는 학습 데이터입니다. 이번에는 그 학습 데이터의 양과 질에 초점을 두고 설명합니다. 또한, 다운로드 가능한 일반물체 doooob.tistory.com 1. 학습 데이터의 양 : AI 는 데이터를 준비하고 20회 정도 반복 학습하면 보통 80% 이상의 정답률로 인식할 수 있습니다. : 전이 학습 등의 소량 데이터로 학습하는 기법을 사용한 경우!! BUT : 학습 데이터양에 비례하여 정답률이 높아지지 XX : 추가 데이터에 비해 정답률이 높아질 비율은 점점 낮아지며, 결국 saturation..

220327 작성 https://doooob.tistory.com/68?category=825950 [알기쉬운 AI - 18] 계층 신경망 인간의 뇌는 뉴런(neuron)이라는 신경 세포의 네트워크 구조로 되어 있습니다. 뉴런에서 다른 뉴런에 신호를 전달하는 연결 부위를 시냅스라고 하고 뉴런은 시냅스에서 전기 및 화학 반응의 신호 doooob.tistory.com 1. 인간의 뇌 : 뉴런(neuron) 이라는 신경 세포의 네트워크 구조로 되어 있음 : 뉴런에서 다른 뉴런에 신호를 전달하는 연결부위를 시냅스 : 뉴런은 시냅스에서 전기 및 화학 반응의 신호를 발산하여 정보 교환 : 신경망은 이러한 인간의 뇌 구조를 모방한 네트워크 구조로 됨 => 인공 지능 모델 : 신경망은 입력층으로 들어온 신호가 여러 노..