# machine learning
[Python] 체스 AI 만들기 0. 프로젝트 소개
프로젝트 소개 강화학습을 이용하여 체스 AI를 만들어 보려고 한다. 우선 AI를 학습시키기 위해서는 체스 판과 규칙들을 구현한 환경이 필요하다. openAI의 gym을 기반으로 한 패키지를 이용하면 이는 쉽게 해결이 되지만, 파이썬 연습도 하고 실제 체스 게임을 구현
AI SCHOOL ML
배운 ML모델의 파라미터를 알아보자 DecisionTreeClassifier의 모든 파라미터 criterion: 분할의 품질을 측정하는 함수로, 지니 불순도(gini impurity), 엔트로피(entropy), 로그 손실(log loss) 등을 선택할 수 있습니다
활성화 함수
활성화 함수 딥러닝을 공부하다보면, 가중치와 편향을 구하는게 정말 중요합니다. 가중치, 편향의 연산 결과를 함수에 넣어 선형을 비선형 결과로 변형을 해줘야합니다. 1. relu relu 함수는 0 이하의 함수는 모두 0으로 리턴되고 0 이상의 값을 그대로 출력합니다
Fashion MNIST 이미지 분류 - (USE 로지스틱 회귀, SGD, ANN , DNN, CNN)
Fashion MNIST 데이터셋 살펴보기 Fashion MNIST data set의 이미지 크기는 28*28이며, train data set 60,000개 & test data set 10,000개가 있다. 타깃은 0~9까지 10개의 label로 구성되며, 각 레
Teachable Machine을 이용한 이미지 감정 분석
1) AI model 에 대한 설명 및 문제선정이유,\-1) AI model Kaggle 7가지 감정 분류를 통한 긍정적/부정적 감정에 대한 classification 성능 확인\-2) 문제선정이유 인간의 감정에는 많은 feature들이 있다, 예를 들어, 화난 경우
1. 선형대수학 - Numpy
크기만 존재하는 양길이, 넓이, 질량, 온도크기와 방향이 모두 존재하는 양속도, 위치 이동, 힘실수를 다음과 같이 직사각형 모양으로 배열한 것을 행렬 이라고 한다.원행렬의 행과 열을 뒤바꾼 행렬Python에서 사용되는 과학 컴퓨팅 용 라이브러리Python 언어에서 기본
keras와 모델
순차적인 층으로 구성돼 있고 하나의 입력츠응로 시작해 하나의 출력층으로 끝나는 모델units : 해당 은닉층에 활동하는 뉴런의 수activation : 활성화 함수, 해당 은닉층의 가중치와 편향의 연산 결과를 어느 함수에 적용하여 출력input_shape : 입력 벡터
Machine Learning_앙상블 기법 기본 개념
앙상블 학습을 통한 분류 : 여러 개의 분류기를 생성하고 그 예측을 결합하여 정확한 최종 예측을 기대하는 기법다양한 분류기의 예측 결과를 결합함으로써 단일 분류기보다 신뢰성이 높은 예측 값을 얻는 것 현재 정형데이터를 대상으로 하는 분류기에서는 앙상블 기법이 뛰어난 성
Gradient Boosting Model
그래디언트 부스팅 모델은 의사결정나무를 반복함으로써 의사결정나무의 예측 결과 잔차(residual)를 줄여가며 잔차를 최소화 하는 모델이다.종속변수 $y$의 평균값 $\\bar{y} = \\Sigma\_{i=1}^N y_i / N$ 를 구한다.종속변수의 실제값과 평균값
Machine Learning_cross validation
교차검증 과적합 : 모델이 학습 데이터에만 과도하게 최적화된 현상 그로 인해서 일반회된 데이터에서 예측 성능이 과하게 떨어지는 현상 simple example 다시 와인 데이터 확인하기 위의 데이터를 통해서 교차 검증 시작 KFoldKFold는 index를 반환한다.
Machine Learning_Pipeline
PipelineJupyter Notebook 상황에서 데이터의 전처리와 여러 알고리즘의 반복 실행, 하이퍼 파라미터의 튜닝 과정을 번갈아 하다 보면 코드의 실행 순서에 혼돈이 올 수 있다. class로 만들어서 진행해도 되지만, sklearn 유저에게는 pipeline
[pytorch] ⛓ HRNet : Powerful Pose Estimator & Object Detector parallel structure
😎 오늘은 Pose Estimation / Object Detection / Sementic Segmentaion에 Task에 강력한 HRNet의 Code를 분석해보도록 하겠습니다.https://arxiv.org/abs/1908.07919https:
ML workspace 사용하기
기계 학습 및 데이터 과학에 특화된 일체형 웹 기반 IDE배포가 간편하고 몇 분 안에 자체 컴퓨터에서 ML 솔루션을 생산적으로 구축 가능다양한 데이터 과학 라이브러리(Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)와 개발 도구(Jupyter, VS C
Generative AI, 그리고 ChatGPT
ChatGPT“When information is cheap, attention becomes expensive.”정보가 저렴하면, 관심이 비싸진다.“It is not the amount of knowledge that makes a brain. It is not ev
[pytorch] ♟작은 고추가 맵다 : MobileNetv2
모델은 작지만, 성능은 강력한 Mobile용 DNN MoblieNetv2를 소개합니다!
[pytorch] 🐱👤Transformer on!
Self-Attention의 시조격이라 할 수 있는 Transformer!Pytorch 공식 구현체를 분석하며 그 구성을 파악해보도록 하겠습니다. 😎