1. 기계학습 구성 요소 경험사례, 모델, 평가기준 인공신경망 같은 모델을 학습시키고자 한다면..? 많은 경험사례를 통한 반복학습 입력과 기대하는 출력의 pair를 반복적으로 보여줌 모델한테 보여주는건 좋은데 모델이 학습을 잘 하고있는지 기준이 필요함 학습을 못하고있으면 잘하도록 만들어야하니까 이러한 평가 기준이 cost(loss function) 2. 가장 좋은 모델 f를 찾는 방법? 기대하는 출력과 모델이 데이터를 보고 낸 출력 사이 차이가 최소화가 되도록 하는 모델을 찾는 것 기대하는 출력과 모델이 낸 출력 사이 차이를 최소화시키도록 만드는 방향으로 학습 3. 예시로 이해하는 기계학습 시간의 흐름과 주가와의 관계를 파악 시간을 넣어주면 모델이 해당하는 기댓값 주가를 출력 과거의 결과가 다음같이 나온..
1. 인공지능의 시대 1-1)ChatGPT 자연어 기반 대화형 AI 매우 뛰어난 성능으로 MBA 시험도 통과할 정도 https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/chatgpt-passes-mba-exam-wharton-professor-rcna67036
1. 개요 물체 감지는 한 장의 사진에 포함된 여러 물체에 대해 영역과 이름을 확인하는 작업 이미지의 어디에 무엇이 비치는지 알 수 있다 그림은 물체 감지 결과이다. 왼쪽 그림을 보면 이미지 내에 사람과 말이 있는 것을 알 수 있다. 오른쪽 그림에 사람과 말에 각각 테두리가 표시되어있다. 물체의 위치를 나타내는 테두리를 bounding box(BBox)라고 한다. 테두리의 왼쪽 상단에는 라벨명이 나오고, person:1.00, horse:1.00이 표시되어있다. 라벨명은 감지된 클래스를 보여준다. 사람은 사람으로, 말은 말로 감지되었다. 라벨명 후반의 숫자 1.00,...은 신뢰도(confidence)이다. 신뢰도 수치가 높을수록(최대 1.00) 얼마나 명확하게 감지했는지 알 수 있다. 2. 입력과 출력..
1. fine tuning 출력층 등을 변경한 모델을 학습된 모델을 기반으로 구축한 후, 직접 준비한 데이터로 신경망 모델의 결합 가중치를 학습시키는 방법 결합 가중치의 초기값은 학습된 모델의 parameter를 사용하는 것이 보통이다. finetuning은 transfer learning과는 다르게 출력층, 출력층에 가까운 부분 뿐만 아니라, 모든 층의 parameter를 재학습시킨다는 것이 특징이다. 일반적으로 입력층에 가까운 부분의 parameter는 learning rate를 작게 설정하고, (경우에 따라서는 바꾸지 않고) 출력층에 가까운 부분의 parameter는 learning rate를 크게 설정한다 transfer learning처럼 학습된 모델을 기반으로 하는 fine tuning은 직접..
1. cors error 이미지 분류기 사용할려고 하는데 에 이미지 경로를 쓰면 cors error가 나더라 로컬에서 CORS policy 관련 에러가 발생하는 이유 (velog.io) 로컬에서 CORS policy 관련 에러가 발생하는 이유 🚀 발단 위와 같은 html 파일을 로컬환경에서 크롬 브라우져로 실행시켰더니 >Access to script at 'file:///C:/경로/js/module.js' from origin 'null' has been blocked by CORS policy: Cr velog.io http-server 설치해서 npx http-server 실행시켜서 http://127.0.0.1:8080 서버에서 파일 실행시키면 cors error없어 2. cdn 사용 html파일에..
1. 실제 비즈니스에서 딥러닝 구현하는 방식 학습이 끝난 모델을 사용해 ILSVRC의 1000종류 클래스에서 이미지 라벨을 예측했지만, 실제 비즈니스에서는 예측하고자 하는 이미지의 라벨이 ILSVRC에서 사용한 1000종류 클래스와는 다르므로, 자신의 데이터로 딥러닝 모델을 다시 학습시켜야 한다. 1-1) 파이토치를 활용한 딥러닝 구현 흐름 먼저 앞으로 구현할 딥러닝 응용 기술의 전체 그림을 파악 1) 구체적으로는 전처리, 후처리, 네트워크 모델의 입출력을 파악한다. 2) 다음으로는 Dataset 클래스를 작성 입력 데이터와 라벨 등을 쌍으로 갖는 클래스 Dataset에는 데이터에 대한 전처리 클래스의 인스턴스를 할당해서 파일을 읽을 때 자동으로 전처리를 적용 훈련데이터, 검증데이터, 테스트데이터에 대한..
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