[ DP/from scratch ]Machine Learning Basic FROM TSN Lab
Architecture
CNN : 이미지를 인식하기 위해 패턴을 찾는데 유용
RNN (Recurrent Neural Network) 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 시퀀스 모델
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