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인공지능 살펴보기

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PyTorch VS TensorFlow PyTorch와 TensorFlow, 다양한 측면에서 비교하고 분석하기Deep Learning Framework (딥러닝 프레임워크)딥러닝 프레임워크는 인공지능 모델을 개발하고 학습시키는 데 필요한 도구와 라이브러리를 제공하는 소프트웨어 플랫폼인공지능 연구 절차 간소화, 계산 편의 및 개발 기간 단축 가능복잡한 연산 수행신경망 구조 설계데이터 전처리모델 학습평가 및 배포대표적인 딥러닝 프레임워크PyTorchTensorFlowKerasMXNet가장 널리 쓰이는 딥러닝 프레임워크: PyTorch & TensorFlow PyTorch특징 및 장점동적 그래프(Define-by-Run)동적 계산 그래프를 사용하여 직관적이고 유연한 코드 작성이 가능실행 시점에 그래프가 생성되어 디버깅과 모델 수정이 용이Python..
Data DatasetMachine Learning을 수행하기 위해 수집된 데이터를 입력데이터와 라벨 쌍으로 묶은 것을 데이터셋(Dataset)이라 부른다일반적으로 데이터셋은 Train, Validation, Test 3가지 부분으로 나누어 사용데이터셋의 일반적인 분할비는 7:2:1 혹은 8:1:1단 주의할 점은 전체 데이터를 무작위로 분할하는 것이 아닌 Case 단위로 분할해야한다는 점ex) 1Case 당 100장의 X-Ray 이미지를 포함하는 데이터셋이 10명 분 있을 때,-> Train[Case1,3,5,6,7,9,10], Valid[Case2,8], Test[Case4] 로 분할학습 과정 중 Dataset의 활용고성능 Machine Learning 모델을 학습하기 위해 'Train - Tune - Test..
Machine Learning (1) Machine Learning(기계학습)의 개념많은 양의 데이터를 보여주고, 이를 보여줄 때 마다 정답을 알려줘 기계가 스스로 식별 규칙을 찾아내게 하는 것패턴을 제공하고 이것이 무엇을 의미하는지 알려준다 -> 스스로 분류 기준을 세운다Machine Learning의 종류머신러닝의 학습 방식은 크게 3가지 종류로 나눌 수 있다Supervised Learning (지도 학습)입력 데이터와 정답을 이용한 학습주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측하도록 학습Classification(분류), Regression(회귀) 등ex) 이메일 스팸 필터링, 주식 가격 예측다Unsupervised Learning (비지도 학습)입력 데이터만을 이용한 학습정답이 없는 데이터를 군집화하거나 패턴을 찾도록 학습Clusteri..

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