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인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 처음 인공지능을 배울 때 헷갈렸던 것들을 정리해보자. 1. 인공지능이란 무엇인가? AI (Artificial Intelligence)는 일반적으로 인간의 학습능력, 추론 능력, 지각 능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야 중 하나이다. 2. 머신러닝 vs 딥러닝 머신러닝과 딥러닝의 차이가 무엇일까? 두가지는 다른 것일까?라는 의문이 생길 수 있다. 가장 쉬운 요점은 딥 러닝이 머신 러닝에 해당한다는 것이다. 구체적으로, 딥 러닝은 머신 러닝이 진화한 것으로 여겨진다. 딥 러닝은 기계가 사람의 도움 없이도 정확한 결정을 내릴 수 있도록 해주는 프로그래밍 가능한 신경망을 사용한다. 머신러닝이란? 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터를 통해 학습한 후 정보를 바탕으로.. 2022. 9. 16.
[Python] glob.glob() 함수 사용하기 glob.glob() 함수는 파라미터에 명시된 저장 경로와 패턴에 해당하는 파일명을 리스트 형식으로 반환한다. (단, 조건에 정규식을 사용할 수 없으며 *와 ? 같은 와일드카드만 지원한다.) '*' 사용하기 '*'는 임의의 길이의 모든 문자열을 의미한다. all_input_list = glob.glob('train_input/*.csv') : train_input 폴더에 csv 파일들의 이름만 all_input_list에 리스트에 저장된다. '?' 사용하기 '?'는 한자리의 문자열을 의미한다. some_input_list = glob.glob('train_input/CASE_?.csv') : dir폴더에 CASE_.csv 파일들의 이름만 some_input_list에 리스트에 저장된다. 하위 디렉토리 탐.. 2022. 8. 23.
[AI frenz 세미나 리뷰] 43. 캐글 컴퓨터 비젼 대회 꿀팁 방출 (한국원자력연구원 이유한 선임연구원) 세미나 영상 : https://youtu.be/EI0BuViZovs - augumentation 성능이 좋은 모델을 만들어야한다! augumentation = > 데이터 증식 + 일반화 도움 받은 논문 CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features 참고 자료 : https://youtu.be/Haj-SRL72LY Good learning schedule can make good models. Good optimizers can make good models. - Ensemble Q. 왜 해야하나요? A. 그냥 해야합니다. 당연히 정확도가 올라가고 모두가 사용합니다. 중요한것은 어떻게 앙상블을 잘 할.. 2022. 8. 22.
파이썬 csv파일 다루기(읽기, 쓰기, 수정, 추가) 1. csv 파일 읽기 import csv f = open('example.csv','r') rdr = csv.reader(f) for line in rdr: print(line) f.close() 각 line은 list 형식으로 되어있고, 해당 리스트의 인덱스를 지정하면 원하는 열만 가져올 수도 있다. for line in rdr: print(line[1]) 읽을때 skiprows를 통해 필요없는 행을 제외하고 불러올 수 있다. def makeBCISample(file_path, file_name, ofile_name, start_pos, end_pos): with open(os.path.join(file_path, file_name), 'r', encoding='utf-8') as csvfile: c.. 2022. 7. 29.
파이썬 가상 환경 옮기기 작업하던 컴퓨터를 바꾸거나 다른 컴퓨터에서 작업을 하려면 사용했던 라이브러리를 다시 설치해야 한다.. 재설치 필요 없이 가상 환경을 복사해서 다른 컴퓨터에서 바로 작업할 수 있는 방법을 찾아냈다. 검색했을 때 세 가지의 방법이 있었다. 1. anaconda navigator에서 yaml 파일로 export, import 2. anaconda pormpt에서 yml (or yaml) 파일로 가상 환경 저장 # 환경 추출 conda activate 환경이름 conda env export > 파일이름.yml # 추출한 환경으로 다른 컴퓨터에서 환경 생성 conda env create -f 파일이름.yml 위의 두 방법으로 했을 때 왠지 모르겠지만 라이브러리를 다시 설치해야 했었다.. 환경이 완전히 복사되지 않.. 2022. 7. 29.
Attention Mechanisms RNN에 기반한 언어 모델은 크게 2가지 문제가있다. 1. 하나의 고정된 크기 벡터에 모든 정보를 압축하려고 하니 정보 손실이 발생 2. RNN의 고질적인 문제인 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제 존재 이를 해결하기 위해 등장한 기법이 바로 어텐션(attention)! 어텐션 기본 아이디어는 디코더에서 출력 단어를 예측하는 매 시점 마다, 인코더에서의 전체 입력 문장을 다시 한 번 참고하는 것이다.주목할 점은 모든것을 동일한 비율로 참고하는 것이 아니라, 해당 시점에서 예측해야 할 단어와 '연관성 있는 부분을 더 집중'하게 된다. 소프트 맥스층을 거쳐 나온 붉은 막대는 출력 단어를 예측할 때 얼마나 도움이 되는지 정도를 나타낸것. 해당 수치는 하나의 정보로 디코더에 전송된다. 결과적으.. 2022. 7. 22.

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