ML&DL&AI/인공지능
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자기지도 학습과 강화 학습ML&DL&AI/인공지능 2024. 6. 21. 14:46
자기지도 학습(self-supervised learning) 자기충분한 양의 레이블이 있는 데이터를 얻기 어려울 때, 레이블이 없는 데이터로부터 학습하는 방법데이터를 전처리하거나 일부 변형한 후, 원래 데이터로부터 일부 정보를 추출하여 학습에 필요한 레이블을 생성자기지도 학습은 주로 사전 학습(pre-training) 단계에서 사용되며,이 후에 소량의 레이블된 데이터로 모델을 미세 조정(fine-tuning)합니다.Pretext Task원래 데이터에서 레이블을 자동으로 생성하여 모델을 학습시키기 위한 임시 작업입니다.Contranstive Learning데이터의 변형된 버전들 간의 유사성을 최대화하고, 다른 데이터들과의 차이를 최대화하여 학습합니다.대표적인 방법으로는 SimCLR과 MoCo가 있습니다. ..
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지도학습과 비지도 학습ML&DL&AI/인공지능 2024. 6. 21. 13:40
지도학습정답(뭐가 출력해야 할지)을 알고 있는 학습입력 데이터와 그에 대응하는 출력 데이터(목표값)가 쌍을 이루고 있어, 모델이 입력값으로부터 정확한 출력을 예측할 수 있도록 학습지도학습의 대표적인 예로는 회귀와 분류회귀(regression)회귀 분석은 연속적인 값을 예측하는 작업입력 변수와 출력 변수 사이의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대해 연속적인 값을 예측대표적으로 선형 회귀, 다항 회귀, 서포트 벡터 회귀, 결정 트리 회귀, 랜덤 포레스트 회귀 등사용 예시) 집값 예측, 주식 가격 예측 등분류(classification)분류는 데이터를 미리 정의된 범주(클래스) 중 하나로 분류하는 작업학습 데이터에서 입력 변수와 클래스 레이블의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대해 그 클래스 레이블을 예측대표..
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인공지능, CNN, RNN, GANML&DL&AI/인공지능 2024. 6. 20. 17:14
인공지능AI(Artificial intelligence) 인간의 지능(지적 능력)을 인공적으로 만든 것인간의 사고 방식을 흉내 내는 것 (딥러닝)인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝- AI- ML : data 기반으로 학습- DL : DNN(Deep neural network )기반으로 학습 머신 러닝데이터 기반으로 학습 딥러닝 깊은 인공 신경망으로 학습 CNN (Convolutional Neural Network)CNN은 주로 이미지 데이터를 처리하는 데 사용되는 딥러닝 모델입니다.이미지를 입력받아 특정 클래스를 예측하는 모델입니다.CNN은 일반적으로 여러 개의 층으로 구성됩니다.이 층들은 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 그리고 완전 연결(fully connected) 레이어를 포함합니다.입력: RGB..