😎 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 ..

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..

220327 작성 https://doooob.tistory.com/67?category=825950 [알기쉬운 AI - 17] 기계 학습 방법 이제 AI의 전체 이미지는 얼추 잡았다고 생각되기에, 눈을 가까이 가져가 딥러닝의 구조를 이해해 보고자 합니다. 기계 학습이란? 기계 학습은 컴퓨터를 학습시켜 인간처럼 인식하고 판단하게 doooob.tistory.com 1. 기계학습이란 : 컴퓨터를 학습시켜 인간처럼 인식하고 판단하게 하는 인공 지능 기법 : 기계학습 과정은 '학습 처리'와 '판정 처리'의 두 단계로 이루어짐 1) 학습 처리 : 훈련 데이터를 사용하여 교육함으로써 학습기가 점점 똑똑해지고 이 정도면 충분하다고 생각되는 수준까지 도달하면 드디어 학습된 모델이 완성!! 2) 판정 처리 : 학습된 분류..

220327 작성 https://doooob.tistory.com/66?category=825950 [알기쉬운 AI - 16] 기계 학습 라이브러리 기계 학습 라이브러리 기계 학습 라이브러리는 딥러닝을 위한 도구로 프레임워크라고도 합니다. 기계 학습 라이브러리는 예전부터 있었습니다만, 2012년에 딥러닝이 주목을 받으면서 신경망 기 doooob.tistory.com 1. 기계학습 라이브러리 : 딥러닝을 위한 도구 = 프레임워크 : 라이브러리는 오픈소스로 제공, 인공지능 발전에 기여 - 오픈 소스 라이선스 (OSS) : 오픈 소스 라이선스(OSS)로 github에 소스 코드가 공개 : MIT 라이선스로 사용 조건 '저작권자는 의무 나 책임을 지지 않음' '저작권의 표시' : BSD 라이선스 사용 조건 '저..