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Pytorch Tensor의 기본적연산들

학습내용 노름이란? 유사도란?

학습내용 선형회귀, 경사하강법, 확률적 경사하강법

학습내용 ML Lifecycle Step ML Lifecycle는 ML Model을 개발하고 배포, 유지보수하는 일련의 단계들을 정의하는 프로세스를 이야기한다.

학습내용 Linear Regression Regression이란? 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정하는 분석 방법이다. Linear Regression이란? 선형 회귀는 종속 변수($y$)와 하나 이상의 독립 변수($x$) 간의 관계를 모델링하는 통계적 방법이다. 일반적인 방정식은 다음과 같다. > $$ y = ...

학습 내용 Linear Classifier Linear Classifier은 말그대로 선형으로 어떤 대상을 분류하여 주는 알고리즘을 이야기한다. input image의 모든 픽셀, 채널 값의 가중 합으로 클래스의 점수를 계산하는 방식을 이용한다. 매개변수적 접근 (Parametric Approach) 모든 데이터를 저장하는 것이 아니라 파라미터 값만 저...

학습 내용 Activation Function 활성화 함수는 이전 층의 결과값을 변환하여 다른 층의 뉴런으로 신호를 전달하는 역할을 한다. 활성화 함수가 필요한 이유는 모델의 복잡도를 올리기 위함인데 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 한다. 비선형 문제를 해결하기 위해 단층 퍼셉트론을 쌓는 방법을 이용했는데 은닉층을 무작정 쌓기만 한다고 해서 비선형...

아직 본인이 Transformer에 대해서 충분한 이해가 되지 않아서 추가 학습을 진행하고 정리할 예정!!

데이터 분석 결과를 시각적으로 명확하게 표현하고 의사소통 하는 것이다.방대한 양의 데이터들을 살펴보는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 데이터를 한 눈에 이해할 수 있도록 표나 차트로 정리한다.Expressiveness : 데이터가 가진 정보를 시각 요소로 모두 표현되어야

직사각형 막대를 사용하여 데이터의 값을 표현하는 차트 또는 그래프를 이야기한다.막대 그래프, bar chart, bar graph 등 다양한 이름으로도 불려진다.범주(Category)에 따른 수치 값을 비교하기에 적합한 방법이다.개별 비교, 그룹 비교 모두 적합하다.m

연속적으로 변화하는 값은 순서대로 점으로 나타내고, 이것을 선으로 나타내는 그래프를 말한다.꺽은 선 그래프, 선 그래프, line chart, line graph 등의 다름 이름으로도 사용된다.시간/순서에 대한 변화에 적합하여 추세를 살피기 위해서 사용한다.시계열 분석

점을 사용하여 두 Feature간의 관계를 알기 위해서 사용하는 그래프이다.다른 이름으로는 산점도라는 이름이 있다.Scatter Plot을 통해서 확인할 수 있는 것상관관계를 확인 가능하다.어떠한 데이터끼리 뭉쳐있는지 확인 가능하다. (군집)값 사이의 차이를 확인할 수

데이터를 시각화하면서 시각화된 자료만으로 제공할 수 없는 설명을 추가하여 줄 수 있다.오해를 할 수 있는 시각화 자료에 대해서 추가적인 설명을 제공하여 오해를 방지할 수 있다.But, Text를 과하게 사용한다면 오히려 시각화의 의미가 퇴색되고 이해를 방해할 수 있다.

데이터의 종류범주형 데이터명확한 그룹으로 구분됨.수치형 데이터수로 나타난다.명확한 그룹 등으로 구분되는 것을 범주형 데이터라고 한다.세부적순서형 데이터각 값이 우위 등의 순서가 존재하는 데이터리커트 척도, 영화 별점표 등명목형 데이터순서가 상관없이 항목으로 구분되는 데

데이터 셋에서 누락된 값을 이야기한다 (Null, NA, Nan 등)분석 관점에서는 "데이터가 없다"라는 정보 자체에도 의미가 있다.데이터가 있다 / 없다 로 구분지어 이진 변수 추가를 할 수 있다.대다수 모델에는 공백으로 집어넣을 수 없다. (처리가 가능한 모델도 존

시간에 따른 데이터를 이야기한다.하나의 변수를 시간의 흐름에 따라서 여러번 관측한 데이터이다.가격, 매출, 온도, 성장 등 변화 예측과 반복되는 패턴에 대한 정보 추출을 목표로한다.추세 (trend)장기적인 증가 또는 감소계절성 (seasonality)특정 요일 / 계

개인과 디지털 기기, 다양한 대상과 다양한 디지털 시스템간의 상호작용을 연구하는 분야사용자는 특정 인터페이스와 상호작용하고 해당 과정에서 지식과 기억, 감정을 축적한다. HCI의 목표는 사용자에게 최적의 겸험을 제공하는 것이다.결국에 제품 또는 서비스를 배포하고, 데이

소프트웨어 버전 관리 시스템(VCS, Version Control System)의 한 종류이다.프로그램의 소스코드를 관리하는 프로그램이다.분산된 환경을 통해 소스코드를 관리한다.이를 통해 협업을 하면서 팀원이 수정한 내역을 확인하고, 배포된 서비스의 버전을 관리하며 효

학습 정리 Branch 브랜치는 프로젝트을 바탕으로 독립적으로 개발을 할 수 있을 수 있는 저장소를 말한다. main(master)은 프로젝트의 Version을 관리하는 branch이다. main branch에서 수행하기 조심스러운 작업들을 branch를 생성하여 작

학습 내용 Computer Vision

iamge classification task에서 기존의 FCNN(Fully Connected Neural Network)는 작은 변화가 생긴 이미지가 입력으로 들어오면 제대로 예측을 하지 못하였다.모든 픽셀에 대해서 weight이 존재하였기 때문에 변화에 민감하다.이

주어진 학습 데이터를 학습하여 학습 데이터의 분포를 따르는 유사한 데이터를 생성하는 모델이다.이러한 생성모델에도 여러가지 방식이 존재한다.Explicit Density Model학습 데이터의 분포를 기반으로 생성Implicit Density Model이러한 분포를 알지

AI는 3D 공간인 실제 세계에서 동작한다. 로봇, 자율주행, 게임, 의료 서비스 등등 중요한 영역이 너무 많다.그렇기 때문에 3D 공간에 대한 이해와 활용이 중요하다.2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출하여 3D로 재구성하는 알고리즘을 이야기한다.image들로부터

학습 정리 3D Human Model 3D Human Model은 다양한 분야에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 중요성이 대두되는 이유는 Human Interaction이 가능한 대부분의 분야에서 활용될 가능성이 있기 때문이라고 생각한다. 먼저 영화, 애니매이션,

구성요소Problem대회의 목표이자 참가자가 해결해야하는 과제를 말한다.DataProblem과 관련된 데이터 셋Competitors대회에 참여한 사람들Competition하면 좋은 이유데이터와 함께 목표가 제공되어서 좋은 경험을 할 수 있다.해당 대회가 열리게 된 배경

이번주 WarmUp Report 작성후 개인 회고와 함께 작성 예정

개인 회고 이번 프로젝트에서 다양한 모델을 경험하고 활용해보고자 DeiT, CLIP, ViT, ResNet, EfficientNet 등과 같은 비전 모델을 활용하여 Task에 적용하여 보았고, 모델 성능 개선을 경험해보기위해 모델간 성능 비교를 통해 우수한 성능을 보이는 모델을 선택해 성능 개선하는 것을 목표로 다양한 실험을 진행해봤다. 각 모델의 학습과 ...

피곤해서 일단 자고 일어나서 정리 예정.