코린이의 공부일기

1.시퀀스 데이터 소리, 문자열, 주가 등의 데이터를 시퀀스(sequence)데이터로 분류한다 - 시계열(time-series)데이터는 시간 순서에 따라 나열된 데이터로 시퀀스 데이터에 속한다. ex> 소리, 문자열, 주가 등의 데이터를 시퀀스데이터로 분류한다. 시퀀스의 정보를 갖고 앞으로 발생할 데이터의 확률분포를 다루기 위해 조건부확률을 이용할 수 있다. 이전 시퀀스의 정보를 가지고 앞으로 발생할 데이터의 확률분포를 다루기위해 조건부확률을 이용할 수 있다. - 시퀀스 데이터를 분석할 때 모든 과거 정보들이 필요한 것은 아님 가장 기본적인 RNN모형은 MLP와 유사한 모양이다. RNN은 이전 순서의 잠재변수와 현재의 입력을 활용하여 모델링한다. RNN의 역전파는 잠재변수의 연결그래프에 따라 순차적으로 ..

1.Couvolution 연산 Convolution연산은 커널(kernel)을 입력벡터 상에서 움직여가며 선형모델과 합성함수가 적용되는 구조이다. Convolution연산의 수학적 의미는 신호(signal)을 커널을 이용해 국소적으로 증폭 또는 감소시켜서 정보를 추출 또는 필터링 하는 것 이다.-> 수식으로 이해하는 것은 너무 어려움. 2. 다양한 차원에서의 Convolution Convolution연산은 1차원뿐 아니라 다양한 차원에서 계산이 가능하다. 3. 2차원 Convolution연산 이해하기 커널을 움직여가며 각 행렬의 원소끼리의 곱의합으로 출력벡터가 나온다. 실전에서는 출력벡터의 적절한 크기를위해 테두리의 0으로 정해놓는다. 채널이 여러개인 2차원 입력의 경우 2차원 Convolution을 채..

부스트코스에서 제공하는 AI Tech 6강부터 ~ 8강까지의 요약본입니다. 1. 딥러닝에서 확률론이 왜 필요한가? 딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕을 두고 있다. 기계학습에서 사용되는 손실함수들의 작동원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해 유도한다. 회귀 분석에서 손실함수로 사용되는 L2-Norm은 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도한다. 분류 문제에서 사용되는 cross-entropy는 모델 예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도한다. 확률변수는 확률분포 D에 따라 이산형과 연속형 확률변수로 구분하게 됩니다. 2. 조건부 확률 P(y|x)는 입력변수 x에 대해 정답이 y일 확률을 나타낸다 로지스틱 회귀에서 사용했던 선형모델과 소프트맥스 함수의 결합은 데이..

부스트코스 AI Tech강의 중 AI Math 3강 ~5강까지의 정리본입니다. 1. 미분이란? 미분(differentiation)은 변수의 움직임에 따른 함수값의 변화를 측정하기 위한 도구로 최적화에서 제일 많이 사용하는 기법이다. sympy.diff를 갖고 미분을 계산해줄 수 있다. import sympy as sym from sympy.abc import x print(sym.diff(sym.poly(x**2 + 2*x+3),x)) #출력 Poly(2*x + 2, x, domain='ZZ') 한 점에서 접선의 기울기를 알면 어느 방향으로 점을 움직여야 함수값이 증가하는지/감소하는지 알 수 있다. 미분값을 더하면 경상상승법(gradient ascent)이라 하며 함수의 극대값의 위치를 구할 때 사용한다..

부스트코스에서 제공되는 AI Tech 강좌 AI Math 1강 정리입니다. 1. 벡터란 ? 벡터는 숫자를 원소로 가지는 리스트(list) 또는 배열 (array)입니다. 벡터는 공간에서 한 점을 나타낸다. 벡터는 원점으로부터 상대적 위치를 표현한다. 벡터는 숫자를 곱해주면 길이만 변합니다. 벡터끼리 같은 모양을 가진다면 덧셈, 뺄셈을 계산할 수 있다. 벡터끼리 같은 모양을 가진다면 성분곱을 계산할 수 있다. 2.벡터의 노름 벡터의 노름(norm)은 원점에서부터의 거리를 말한다. L1-노름은 각 성분의 변화량의 절대값을 모두 더합니다. L2-노름은 피타고라스의 정리를 이용해 유클리드 거리를 계산한다. def L1_norm(x): x_norm=np.abs(x)#절대값의 표현 x_norm=np.sum(x_no..

강의제공 - boost camp 1. Numpy란 ? Numerical Python 파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지 Matrix와 Vector와 같은 Array연산의 사실상 표준 일반 List에 비해 빠르고, 메모리 효율적 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원 2. Numpy 호출방법 import numpy as np -일반적으로 numpy는 np라는 별칭을 이용해 호출함 3.Numpy 생성 print(test_array=np.array(["1","4",5.0,8],float)) #float로 선언 print(type(test_array[3])) *출력 array([1 . ,4 . ,5 . , 8.]) numpy.float64 numpy는 하나의 데이터type만 배열에 넣을 수 있음(data ..