[ DP/from scratch ]Machine Learning Basic FROM TSN Lab

      

Architecture

CNN : 이미지를 인식하기 위해 패턴을 찾는데 유용

https://gruuuuu.github.io/machine-learning/cnn-doc/

RNN (Recurrent Neural Network) 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 시퀀스 모델

https://wikidocs.net/22886

 

 

Machine Learning   로스는 줄이는 것 학습하는 가장 중요한 목표

로스는 처음 나온 정답과 정답을 비교함으로써 오차를 줄겨가는 과정

 

Parameter 는 어떻게 정하냐? 그레디언트 디센트 gradiente discenting

 Parameter 가 두 개면 로스값을 포함해서 3차원 공감이 됨

—> 기울기를 낮는 것으로 찾아감

틀력을 경우
Erro back-propagation
--> gradient Deescent : 가중치(비율)을 조절해서 다시 조정하는 방법 기존 계산이 0.7 -> 0.6 으로 조절

 

 

 

Framework two type

 

PyTorch : Machine learning, cloud 

온익(ONNX) 으로 다른 기계로 배포할 수 있도록

 

Tensorflow : 

 

 

 

 SPEC

 AI is too heavy to running so that a computer have to use GPU

 

 

TWO Layer다층 신경망

Input Layer and Output Layer

 

Deep learning More than 4 Layer

 

 

 

지도학습

• 사람이 라벨링을 해주는 것

비지도학습 

• 사람이 라벨링을 해주지 않는 것
• 가장 많이 사용하는 알고리즘은 cluster 

 

 강화학습(reinforcement Leanring)

Agent training with rewards and obsevation

 

 

Why AI is now

BIG DATA and GPU