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[DeepLearning] DNN(Deep Neural Net) 강의 필기 본 게시글은 Deeplearning 관련 강의와 필기 정리를 진행한 글입니다. 순서에 관하여 이번 시간에는 Deep Neural Network(심층 신경망)에 대한 여러가지 개념들과 기초가 되는 문제의식에 대해 서술할 예정입니다. 지난 시간에는 CNN에 대해서 풀어보았었던 상황인데, 순서상으로는 DNN의 문제의식이 CNN 이전에 나왔기 때문에 본 글이 순서상 앞으로 와야 합니다. 순서상 CNN의 구조가 더 중요하다고 판단하여 먼저 설명했습니다. 먼저 Fahion MNIST가 무엇인지에 대하여 살펴봐야 할 것 같습니다. Deeplearning의 튜토리얼이나 개념, 실습 파일에서 쉽게 볼 수 있는 Fashion MNIST파일은 일종의 테스트용 이미지 데이터 모음입니다. 쉽게 찾아볼 수 있어서 단위가 작다고 ..
[Baekjoon] 백준 #1316번 파이썬 해답 백준 단계별로 풀어보기. 문자열의 마지막 순번입니다. https://www.acmicpc.net/problem/1316 문제 자체는 길지 않지만, 그안에 들어있는 논리나 해결구조는 결코 짧지 않은 구조였습니다. 백준의 문제설명부터 천천히 읽어보겠습니다. 문제 그룹 단어란 단어에 존재하는 모든 문자에 대해서, 각 문자가 연속해서 나타나는 경우만을 말한다. 예를 들면, ccazzzzbb는 c, a, z, b가 모두 연속해서 나타나고, kin도 k, i, n이 연속해서 나타나기 때문에 그룹 단어이지만, aabbbccb는 b가 떨어져서 나타나기 때문에 그룹 단어가 아니다. 단어 N개를 입력으로 받아 그룹 단어의 개수를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 이번 문제는 예시가 중요합니다. 예제 입력 1 3 happy ..
[DeepLearning] CNN(Convolution Neural Net) 강의 필기 ※ 본 글은 딥러닝 강의를 정리한 부분입니다. DNN의 문제의식 DNN에서 우리는 Hidden Layer를 여러 개 만들어서 더 나은 학습을 시도했었습니다. 하지만 이는 자연계 이미지의 일반적인 특성을 잘 반영하진 못했습니다. 1. 인접 변수간의 높은 상관관계를 갖고 있음 - Spatially - local correlation을 고려해야 합니다. 예컨대 동물의 눈, 코, 입 등의 요소들은 가까운 pixel안에서는 유사한 rgb값을 갖고 있습니다. 다크아칸 군을 다시 데려왔습니다. 다크아칸의 얼굴을 계속 확대해보면 가까운 머리 이미지는 유사한 RGB값을 갖고있다는 점을 알 수 있습니다. (실제 색상입니다) * 그렇다면 공간적으로 인접한 곳에서 feature를 추측해 보는 것은 어떨까요? 이것이 인접 변수..
[DeepLearning] NN(Neural Net) 강의 필기 torch.NeuralNet 패러미터 설명 클래스로 구현해서 계속 사용합니다. torch.nn.Module : class NeuralNet(torch.nn.Module): torch.nn.Module : 부모 클래스 / NeuralNet: 자식 클래스 # 생성자 __int__ # 신경망의 구조와 동작을 (부여)정의하는 생성자를 모델 클래스(NeuralNet)에 정의함 # __init__() : python에서 객체가 갖는 속성값을 초기화하는 역할 # 초기화 (initialization) : 할당된 자리에 값을 채워줌 / 어떤 값을 대입해줌 # 정의 (definition) : 변수등의 자리를 만들어 줌 # __init__ : 객체가 생성되면 자동으로 호출됨 def __init__(self, input_si..
[Baekjoon] 백준 #4344번 파이썬 해답 백준 알고리즘 단계별로 풀어보기의 1차원 배열, 아홉번째, 문제입니다. 먼저 문제를 한번 읽어보겠습니다. 문제 제시 출력 부분에서 소수점 셋째 자리까지 출력해야 하는 것을 확인하실 수 있습니다. 이쯤에서 format, 혹은 F-스트링을 써야 한다는 생각이 들었으면 합니다. f'{p:.3f}%' 입력 예시도 보겠습니다. 정답 공개 C = int(input()) B=[] for _ in range(C): A = list(map(int, input().split())) av = sum(A[1:])/ A[0] # 평균 c = 0 for i in A[1:]: if i > av: c = c+1 p = (c / A[0])*100 # 퍼센트에이지 계산 print(f'{p:.3f}%') # 소숫점 형태로 변환함 (F-스..
<지능 전쟁> 후기. 인공지능과 카르나크 신전에 관하여 지능 전쟁(EBS 과학 교양 시리즈 비욘드(BEYOND)) 인간이 환경의 지배를 받듯 인공지능도 데이터 환경에 영향을 받는다. 우리가 만들어낸 정보를 학습해서 인간을 모방하는 인공지능은 태생적으로 우리의 가치관에 영향을 받을 수밖에 없다. 물론 아직까지 인공지능의 수준은 인간의 개념과 의식을 이해하지 못한다. 그러나 우리는 챗봇 이루다와 챗봇 테이의 서비스 중단 사태를 통해 인공지능이 이 시대를 살아가는 사람들의 속마음까지 학습해 뜻밖의 방식으로 드러낼 수 있다는 것을 지켜보았다. 디지털과 현실 세계가 통합된 초연결 사회에서 사물인터넷은 무제한의 데이터를 수집, 공급하며 스마트시티는 인공지능이 기량을 마음껏 펼칠 수 있는 무대를 제공한다. 그 열린 무대에서 인간에 대한 내밀하고 사적인, 그리고 방대한 양..
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