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Computer Science/AI5

천체의 펄서 예측 신경망 재현율 실제양성 + 거짓음성: 즉 분류기 f가 실제값이 True인 샘플에 대해서 내린 모든 판단의 경우의 수 중에서 실제 정답의 비를 의미한다. 정밀도 분류기 f가 실제값이 True인 샘플에 대해서 내린 모든 판단의 경우의 수 중에서 실제 정답의 비를 의미한다. 정확도 모든 샘플에서 정확히 분류한 샘플의 수가 차지하는 비율 F1 재현율과 정밀도의 조화평균 데이터 균형 전 결과 데이터를 균형맞췄을때 값이 왜 이렇게 변화하는지 서술 펄서 예측 데이터셋의 데이터들은 90.8%정도만 일반 별이고 9.2%만 펄서이다. 이 떄문에 무조건 펄서가 아니라고 답하는 방법만으로 90%이상의 정확도를 쉽게 달성할 수 있다. 그래서 데이터 균형이 필요하다. 데이터 셋에서 별과 펄서가 비슷한 수가 되도록 데이터 비율을 바꾸어 .. 2020. 9. 28.
회귀 분석: 전복의 고리 수 추정 신경 파라미터학습 과정 중에 끊임없이 변경되어 가면서 퍼셉트론의 동작 특정을 결정하는 값들을 파라미터라고 한다.가중치편향결국 딥러닝 학습 목표는 문제 풀이에 적합한 파라미터 값의 조합을 구하는 것이다.텐서다차원 숫자 배열딥러닝에서 텐서가 중요한 이유는 반복문 대신 텐서를 이용해 처리하는 편이 프로그램도 간단하고 처리속도도 높기 때문 (파이썬 인터프리터가 반복문보다 텐서 연산을 더 효육적으로 처리)미니배치신경망이 여러 데이터를 한꺼번에 처리하는 것데이터 처리의 효율을 높여주며 개별 학습 데이터의 특징을 무시하지 않으면서 특징에 너무 휘둘리지 않게 해줌에포크학습 데이터 전체에 대한 한 차례 처리하이퍼 파라미터에포크 수나 미니배치 크기처럼 학습 과정에서 변경되지 않으면서 신경망 구조나 학습 결과에 영향을 미치는 고.. 2020. 9. 23.
회귀분석: 전복의 고리 수 추정 신경망 단층 퍼셉트론 신경망 구조 뉴럴 네트워크로 표현한 회귀분석. (Linear 하다.) 가장 기본적인 신경망 구조 일련의 퍼셉트론을 한 줄로 배치 입력 벡터 하나로부터 출력 벡터 하나를 단번에 생성 입출력 벡터 입력벡터: x = (x1,x2,x3,x4) 출력벡터: y = (y1,y2,y3) 퍼셉트론 열 p1,p2,p3 출력 벡터 크기만큼의 퍼셉트론 배치 가중치(weight, parameter) 입력 벡터와 퍼셉트론 사이를 완전 연결 [입력벡터크기, 퍼셉트론 개수] 형태의 행렬 편향(bias , constant) 퍼셉트론 별로 가산되는 스칼라 값 [퍼셉트론 개수] 형태의 벡터 텐서 다차원 숫자 배열 정도로 이해해도 무방 스칼라, 벡터 행렬: 각각 0차원, 1차원, 2차원 텐서 텐서 연산 파이썬의 numpy 라.. 2020. 9. 16.
XOR을 위한 다층 퍼셉트론 XOR 퍼셉트론 1943년 신경과학자 Warren S McCulloch 와 논리학자 Walter Pitts는 하나의 사람 뇌 신경세포를 하나의 이진(Binary)출력을 가지는 단순 논리 게이트로 설명. 여러개의 입력 신호가 가지돌기에 도착하면 신경세포 내에서 이들을 하나의 신호로 통합하고 통합된 신호값이 입계값을 초과하면 하나의 단일신호가 생성되며 이 신호가 축삭돌기를 통해 다른 신경세포로 전달하는 것으로 이해함. 이렇게 단순화 된 원리로 동작하는 뇌 세포를 MCP뉴런이라고 부름 이 MCP뉴런 모델을 기초로 퍼셉트론 학습 규칙이라는 개념을 고안하게됨 MCP뉴런이 출력신호를 발생할지 안할지 결정하기 위해, MCP뉴런으로 들어오는 각 입력값에 곱해지는 가중치 값을 자동적으로 학습하는 알고리즘을 제안 *활성함.. 2020. 9. 11.
인공지능 개론 수업공지 이번주 다음주 비대면 수업 레포트 10개 나갈 예정 (프로그램 주고 학습 데이터 다 줄꺼임, 파이썬만 쓸 수 있으면 바로 구현하면 됨) 결과는 모든 사람이 똑같이 나올건데 여러가지 테크닉 사용해서 성능을 올리면됨 기본 코드 실행하면 기본점수, 성능에 따라 차등 강의와 과제는 별도로 움직임 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝 책 참고하면됨 심층학습의 기본적인 컨셉을 코드로 배울 예정 다다음주 부터는 수업 대면, 비대면 반반 씩 데이터 주어지면 70 training 15 validation 15 test data 문제를 푸는 tool로써 AI 가 아닌 인공지능의 기본이론을 전통적인 기법부터 해서 배울 예정 개념적으로 문제를 접근하지 않으면 그냥 문제를 푸는 도구일뿐 개념을 익혀야 40대때 PM이 될.. 2020. 9. 2.

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