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튜토리얼에도 고난과 역경이 있다.

[fd_18] 딥러닝 들여다보기

이 포스팅은 아이펠 fundamentals 18번 노드를 학습하고 적은 기록물 입니다. 신경망이란? 과학자들은 문제에 대한 해답을 종종 자연에서 찾아냅니다. 머신러닝 / 딥러닝 과학자들은 해당 문제를 해결하기 위하여 신경망의 뉴런 하나를 본 딴, 퍼셉트론의 개념을 도입하였고, 후에 이를 연결하여 다층 신경망 구조, 인공신경망을 구축해내게 됩니다. 신경망은 모두가 가지고 있는 뇌의 뉴런들을 본딴 것입니다. 뉴런들이 모여 거대한 그물망과 같은 형태를 띄고 있는데, 이를 컴퓨터 프로그램으로 풀어낸 것입니다. 다음은 다층 퍼셉트론 구조로 학습한 mnist 코드의 부분입니다. # 모델에 맞게 데이터 가공 x_train_norm, x_test_norm = x_train / 255.0, x_test / 255.0 x..
나의 공부/인공지능 2022. 1. 22. 00:14
[fd_16] 파이썬으로 이미지 다루기

오늘은 파이썬에서 이미지 파일 다루는 법에 대하여 공부해 보았습니다. AIFFEL의 FUNDMANTAL 16번 노드의 학습노트입니다. 디지털 이미지란? 컴퓨터에서 이미지 데이터를 방식에는 대표적으로 두가지가 있습니다. 래스터 Raster 방식 / 비트맵 Bitmap 방식 벡터 Vector 방식 래스터 Raster 방식 / 비트맵 Bitmap 방식 사람의 시세포는 대부분 3가지 색상에 반응합니다. 많이 들어본 RGB값으로 Red, Green, Blue 색상입니다. 이와 같은 방식으로 픽셀 하나당의 RGB값을 저장하는 방식이 래스터 혹은 비트맵 방식입니다. 한 픽셀당 0-255값을 가지며 0은 검정, 255는 흰색입니다. 픽셀당 값이 정해져있기 때문에, 확대와 축소시 해당 픽셀값을 넓히거나 축소시켜 모자이크..
나의 공부/인공지능 2022. 1. 20. 00:27
데이터 전처리의 다양한 기법

인공지능에는 다양한 데이터 처리의 다양한 기법이 있습니다. 오늘은 다양한 데이터 전처리의 기법에 대해 알아보았고, 각각의 내용을 정리해 보았습니다. 그리고 그에 대한 내용을 링크에 남겼습니다. 데이터 전처리 기법 결측치 결측치란, 입력이 누락된 값입니다. 보통 제거하거나 대체하여 처리를 합니다. 데이터 전처리 ) 결측치 처리 방법 https://wannabe-professional-programmer.tistory.com/38 중복된 데이터 말 그대로, 중복된 데이터입니다. 혹시 데이터의 특성상 같은 행에서 모든 데이터가 유일해야 한다면, 중복된 데이터를 제거하여 처리합니다. 이상치 outlier 대부분의 값의 범위에서 벗어나 극단적으로 크거나 작은 값. 이상치를 처리하는 방법은 z-score, modi..
나의 공부/인공지능 2022. 1. 19. 14:15
강화학습 ) 1강. Introdution to Reinforcement Learning

현재 저는 강화학습 스터디를 참여해 강화학습에 대한 강의를 보고있습니다. 오늘의 포스팅은 그 강의에 대한 회고록 및 요약 정리에 관한 것입니다. 강의정보 링크 https://www.youtube.com/watch?v=TCCjZe0y4Qc 강의자 Hado van Hasselt, Senior Staff Reasearch Scientist, Deepmind 강화학습 스터디에서 진행하는 강의 같이보기 도전중! 1. what is reinforcement learning? Industrial revolution과 Digital Revolution으로 이야기를 시작고, 본격적인 AI에 관한 이야기가 진행되는데 이 말이 너무 멋있어서 메모했다. Next thing that you can think of which i..
나의 공부/인공지능 2022. 1. 12. 11:22
데이터 전처리) 이상치란? Outlier?

이상치 Outlier란? 대부분의 값의 범위에서 벗어나 극단적으로 크거나 작은 값. 즉, 노이즈 같은것! 이상치를 찾는 방법 1. z score 가장 많이 쓰는 방법으로 평균과 표준 편차를 이용한다. -> z score : 평균을 빼주고 표준 편차로 나누는 방법 μ : 평균 σ : 표준 편차 코드상의 구현 abs(df[col] - np.mean(df[col])) : 데이터 - 평균 의 절대값 abs(df[col] - np.mean(df[col]))/np.std(df[col]) : 표준편차로 나눠줌 df[abs(df[col] - np.mean(df[col]))/np.std(df[col])>z].index : 값이 z보다 큰 데이터 인덱스 추출 2. Modified Z-score method http://c..
나의 공부/인공지능 2022. 1. 3. 18:49
데이터 전처리) 결측치 처리 방법

결측치 Missing Data란? 결측값은 입력이 누락된 값을 의미합니다. 즉, 누락된 값을 의미합니다. = 입력칸이 있는데 null인 값. 결측치 처리하는 방법 결측치 데이터를 제거 데이터가 너무 없어서 무쓸모일것 같다 -> 제거 결측치를 어떤 값으로 대체 데이터가 대부분 유효한 값이 있는데 한 두가지만 없다 -> 대체 결측치 데이터를 제거 drop 메소드를 이용. 결측치 데이터를 대체 수치형 데이터의 경우 대체 방법 4가지 특정 값으로 설정 결측치가 많은 경우, 모두 특정값으로 대체하면 분산이 작아지는 경우가 발생할 수 있음 평균 / 중앙 값으로 설정 결측치가 많은 경우, 분산이 작아지는 경우가 발생 가능 다른 데이터를 이용한 예측값으로 설정 Q. Gan을 이용하나? 시계열 데이터의 경우 앞 뒤 데이..
나의 공부/인공지능 2022. 1. 3. 15:37
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