Neural Networks and Deep Learning 1. Introduction to Deep Learning Supervised Learning with Neural Networks Why is Deep Learning taking off? + 생각보다 영어 퀴즈가 굉장히 까다롭다 . . .

🌻 Day 1 - image 데이터는 많이 해봐서, 이번에는 text data를 하고 싶었다. - 원래는 createML로 model을 생성하고 싶었는데, text 생성 기능은 지원을 하고 있지 않았다. : text classification만 가능해서, 짧은 시구나 글 분류기를 만들어볼까 하면서 data 간단하게 모아서 학습시키다가 너무 재미없을 것 같아서 (한글 text 관련 모델을 만들어보고 싶었는데, 고전시가, 현대시 순수 - 서정시 분류기 .. etc 😇) 취소 - createML 이 아닌 다른 tool로 어떻게 ML을 iOS 내부에 적용시킬 수 있을지 고민하다가, (한글 text 생성은 꼭 하고 싶었음) 웹사이트로 구현된 text 생성을 접했다! (신기하더라구요,,) - 다른 머신러닝 코드로 ..

자연어 처리: Natural Language Processing (8/24) 1. 이해와 지능이 무엇인가? 인공 지능에 대한 근본적인 질문 - 검색 엔진, 번역기, AI 스피커, 소피아(대화를 이끌어 나가는 AI 스피커, 국내 방문) - 4차 산업 혁명, 사물 인터넷 (주변의 기기들을 통해 무수한 데이터가 생성 -> 사람이 감당할 수 없는 양 -> 지식이나 패턴을 인간이 분석할 수 없음, 인간만큼 지능적인 분석을 할 수 있는 AI) ; 빅데이터를 분석하는 인공지능 2. 포스코와 같은 철강 회사에서도 NLP가 필요한가? - 자연어 처리: 기계가 인간만큼의 지능을 갖고 있다는 의미 : 가정이든 공장이든 지치지 않고, 인간이 하는 일을 시킬 수 있다. - 문자로 표현될 수 없는 많은 signal data(no..

false positive: 정답이 아닌데, 모델이 정답으로 예측한 경우 ex) 아카데미 합격 자격이 부족한데, 붙은 경우 ex) 코로나 음성인데, 양성 뜬 경우 (문제 없음) -> 모델이 더 느슨하게 판단한 경우 false negatives: 정답인데 모델이 놓친 경우 ex) 아카데미 합격해야할 실력인데, 불합격한 경우 ex) 코로나 양성인데, 음성 뜬 경우 (심각) -> 모델이 더 빡세게 판단한 경우 정확도와 재현율 정확도(precision): 맞았다고 추측한 데이터 중, 실제 정답의 비율 재현율(Recall): 올바른 데이터 중, 모델이 적합하게 판단한 비율 모델이 엄격할(?) 경우 재현율이 떨어질 수 있음 - Precision and recall are performance metrics used..

👩‍💻 Git-hub Link: https://github.com/SohyeonKim-dev/CycleGAN GitHub - SohyeonKim-dev/CycleGAN: 2022 HYPER cycle-GAN 공모전 2022 HYPER cycle-GAN 공모전. Contribute to SohyeonKim-dev/CycleGAN development by creating an account on GitHub. github.com 👩‍💻 느낀 점 1) 생각보다 코드 해석은 어렵지 않았다. 2) 상상 이상으로 훈련하는데 시간 많이 걸림 🤢 3) 공모전 준비로 책도 찾아 읽었는데, 처음으로 탐독해봤다. (미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트, 데이비드 포스터) 필요한 부분만 찾아서 읽고, 나머지 부분은 빠르게 ..