1. model이란 무엇인가 data preprocessing에서 Vanilla data가 모델을 거칠 수 있도록 데이터를 변환했음 어떤 데이터를 사용하여 어떤 결과를 만들지 문제 해결 과정을 잘 정의했다면? modeling에서 preprocessing한 image를 넣어 원하는 형태의 output이 나오는 model을 만들어야 ------------------------------------------------------------------------------ 여기서 말하는 model이란? “일반적으로 model은 object, person, system의 정보적인 표현” object는 노트북이나 핸드폰 모델, person은 패션모델, system이 바로 딥러닝 여기서는 딥러닝을 말하고 싶으니까...
1. deep learning의 기본 인공지능을 단순하게 정의하면 ‘사람의 지능을 모방하는 것’ 딥러닝이 인공지능의 모든 것은 아니다. 2. 딥러닝의 핵심요소 모델이 배워야할 data, 데이터를 어떻게 변형시킬지 model, 모델의 나쁜 정도를 측정하는 loss function, loss를 최소화하는 parameter를 추정하는 알고리즘(optimizer) 4가지만 논문에서 정확히 보더라도 해당 논문의 거의 대부분을 이해할 수 있는 수준 2-1) data 데이터(data)는 풀고자하는 문제에 따라 다르다 semantic segmentation > 이미지의 픽셀이 어느 class에 속할지 pose estimation > 이미지의 스켈레톤(동작)을 추정함 visual QnA > 시각이미지를 보고 질문에 대한..
1. train data의 문제점 neural network는 데이터를 컴퓨터만 이해할 수 있는 지식의 형태로 녹여넣는 모델 데이터를 통해 패턴을 분석하고자하는 것인데 모델이 데이터를 편식하지 않고 전부 가져가면 가장 좋다 그러나 실제 세상의 데이터들은 bias가 많다 우리가 train data로 얻은 이미지들은 사람이 카메라로 찍은 이미지들이다. 사람이 카메라로 찍었다는 것은 당시 유행?에 따라 사람들이 보기 좋게 찍은 bias된 이미지 그러나 실제 세상은 사람들이 보기 좋게 찍은 구도 말고도 여러가지 많다 실제 test time에서는 어떤 image가 들어올지 모른다 이 말이야 train data는 실제 real data 분포에서 아주 극히 일부 sampling된 데이터라고 볼 수 있다 이게 왜 문제..
k-fold validation이라고도 한다. 보통 모형의 성능을 높이기 위해서 주어진 전체 data를 train data + validation data와 test data로 나눈다. train data는 학습을 위해 사용되는 부분이고 validation data는 학습한 모형의 성능을 평가하면서 hyperparameter를 튜닝하기 위해 사용한다. test data는 오직 최종 모형의 성능을 평가하기 위해서만 사용한다. 그런데 이들을 어떻게 나눠야 할까? train data를 k개의 fold로 나누고 그 중 k-1개를 train, 나머지 1개를 validation data라 하고 학습을 진행한다. 1-1) k-1개를 선택하는 모든 경우에 대해 반복하여 진행하고 그들의 적절한 평균으로 최종 모형 선택 ..
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