딥러닝 썸네일형 리스트형 [인공 지능] 머신 러닝과 딥러닝의 차이 Artificial Intelligence; AI 인공지능은 기계가 인간의 지능을 구현하는것, 인간의 감각, 사고력을 지닌 채 인간처럼 생각하는 인공 지능을 ‘일반 AI(General AI)’라고 하지만, 현재의 기술 발전 수준에서 만들 수 있는 인공지능은 ‘좁은 AI(Narrow AI)’의 개념에 포함된다. 좁은 AI는 소셜 미디어의 이미지 분류 서비스나 얼굴 인식 기능 등과 같이 특정 작업을 인간 이상의 능력으로 해낼 수 있는 것을 특징으로 한다. Machine Learning; ML 인공 지능을 구현하는 구체적 접근 방식으로 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 하는 것. 궁극적으로는 의사 결정 기준에 대한 구체적.. 더보기 [Deep Learning] Artificial Neural Network (ANN) Foundation ; 신경망 기초 1 1950년대 고양이 신경세포의 실험을 통해 얻어진 신경망 아이디어 --> 다층신경망(MLP, multilayer perceptron)의 발전(매우 강력한 머신러닝 기술 중 한 가지) 머신러닝에서 독립 --> 딥러닝이라는 학문으로 발전 (컴퓨터가 단순 계산에서~~> 사물인식, 분할기술, 자연어 처리 등은 사람보다 뛰어난 성과를 보이며 발전) 딥러닝의 발전은 핵심 알고리즘의 발전 Framework의 발전(Tensorflow, PyTorch 등) CUDA (Gpu library, 속도증가) ImageNet과 같은 벤치마크 Dataset 등의 발전 Perceptron(퍼셉트론; 1957년 Rosenblatt이 고안 + 1943년경 뇌의 신경활동을 수학으로 표현한 아이디어) 알고리즘이 발전해 지금까지 이르게 되었.. 더보기 [Deep Learning] 딥러닝의 역사; 딥러닝이라고 쓰고 인공지능이라고 읽는다 패턴인식(Pattern Recognition) 신경망(Neural Networks) 머신러닝 딥러닝(신경망) .... 이미지인식(Image Recogition) 컴퓨터비전(Computer Vision) 딥러닝(신경망) .... 자연어처리(Natural Language Processing) 자연어인식 (Natural Language Understanding) → 딥러닝 기반의 자연어 인식 휴리스틱 프로그램 (Heuristic Programs) 게임 기술 (Game Playing) 강화학습(Reinforcement Learning) → 딥러닝 기반 강화학습 (Deep Reinforcement Learning) 로보틱스(Robotics) 이중 내 관심사는 패턴인식이므로, 이번 섹션 열공 해야한다. ref. h.. 더보기 [수학] 합성함수 미분(Chain Rule) 함수의 함수(합성함수)를 미분하기 위해 사용하는 방식 F(x)=f(g(x)) F′(x) → f′((g(x))⋅g′(x) Chain Rule = 양파까기 미분을 할때 깥 함수 (f(x))부터 미분을 한 후 안에있는 함수 (g(x))를 미분한다. 예제 F(x)=(2x^3+7)^6 를 x에 대해 미분하려는 경우 f(x)=x^6, g(x)=2x^3+7로 설정 F′(x)=6(2x^3+7)^5⋅6x^2 Chain Rule은 Deep learning의 핵심 개념 중 하나인 Backward Propagation을 이해하는데 중요하기 때문에 시간이 될 때마다 연습 하자. 더보기 이전 1 다음
