인공지능(머신러닝)

아주 재미있는 인공지능 관련 책을 찾아서 읽고 있다.fast.ai와 파이토치를 이용하여 실용적으로? 정말 이해하기 쉽게 인공지능을 설명해주는 책나는 개인적으로 저자중에 오픈소스 프레임워크를 개발하거나 혹은 스타트업(창업) 출신과 같은 다양한 경험이 많은 저자들의 책을

나는 어떤것을 배우는데 있어서 바텀업보다는 탑다운방식을 좋아한다.먼저 큰 그림으로 그 기술이 어떤식으로 사용되고, 우리 삶에 어떤 영향을 미치는지 살펴보면서 그 이면을 자세하게 분석하고 들여다보는 방식을 탑다운 방식이라고 한다.이 책은 탑다운방식으로 구성되어 있다.저자

1.1 모두를 위한 딥러닝1.2 신경망: 간략한 역사1.3 저자 소개1.4 딥러닝 학습 방법1.5 소프트웨어: 파이토치, fastai, 주피터 노트북1.6 첫 번째 모델 만들기1.7 다양한 분야에서의 딥러닝1.8 검증용 및 테스트용 데이터셋1.9 모험의 순간, 여러분

딥러닝은 강력하고, 유연하며, 단순하다.현재 활용되고 있는 분야는 자연어 처리(질의응답, 음성인식)영상 처리(이미지해석)의학(이미지 이상 탐지 ..)생물학(단백질 분류 및 분석)이미지 생성추천 시스템게임 플레이로봇공학기타 금융,물류등의 다양한 분야에서 활용저자는 고등학

간단하게 첫 모델을 만들어보려고 한다. 첫 모델은 고양이와 강아지를 분류하는 모델이다.

훈련된 모델을 프로그램으로 사용 by 가중치와 피드백루프

텍스트, 영상처리, 테이블, 추천 시스템까지

과적합을 방지하기 위해서는 데이터셋을 학습용과 검증용, 테스트용으로 분할해야 한다.

딥러닝 프로젝트를 간단하게 모델 처음부터 제품이라는 끝까지 실습

인간이 마땅히 해야 할 일을 규정하는 옳고 그름의 근거 있는 기준

MINST 숫자 분류기의 학습 과정 내부 분석

다중 레이블 분류 이미지 내에 포함된 하나 이상의 물체 범주를 식별하는 문제

데이터 정규화, 점진적 크기 조절, 테스트 시 증강(TTA), 믹스업, 레이블 평활화(label smoothing)