해당 게시글은 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 - Sung Kim 강의를 바탕으로 작성하였습니다. 해당 이미지의 출처는 모두 해당 강의에 있습니다. CNN의 기본적인 아이디어: 고양이 실험 고양이 어떤 형태의 그림에 대해서만 반응한다는 것을 알게됨 그림에따라 인식하는 뉴런의 신호가 달랐다 (입력을 나누어 받음) 해당 실험을 성공적으로 구현한 것이 CNN 과정 전체의 이미지를 받지 않고 일부분만 따로 처리한다. -> filter (고양이 실험처럼 ) Filter 여기서 filter는 우리가 사이즈를 정할 수 있다. 그리고 해당되는 값에서 한 점만 처리한다. 이것이 filter가 하는 일임 그렇다면 5x5x3 filter를 어떻게 한 값으로 만들어내는 것인가? 필터가 움직일 수 있는 범위만큼의 값이 만들어..

이 포스팅은 김성훈 교수님의 강의(모두를 위한 딥러닝)를 수강하며 공부한 내용을 정리한 것입니다. *해당 포스트는 텐서플로우 1.0.0 버전으로 작성된 소스코드입니다. 2.0.0 부터는 Session()이 사용되지 않음 *Tensorflow (기본적인 operations) import tensorflow as tf #ensorflow 를 import 하여 tf라는 이름으로 사용하기로 했다. hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!") '''tf.constant라는 함수를 호출하여 "Hello, TensorFlow!"라는 문자열을 hello라는 변수에 저장하는 것이다. ''' sess = tf.Session() #Computational Graph를 실행하기 위해서는 Sess..

이 포스팅은 김성훈 교수님의 강의(모두를 위한 딥러닝)를 수강하며 공부한 내용을 정리한 것입니다. 섹션2. Linear Regression(선형회귀)의 개념 Predicting exam score: regression 어떠한 학생이 공부한 시간 만큼 어떠한 성적(0~100)이 나온다는 데이터로 Supervised learning을 시킨다고 하자. Regression이란 모델이 Training data를 가지고 Regression model이 학습을 하게 되었을 때, 7시간 공부한 학생에 대한 점수를 요청하면, 그에 대한 y값을 준다는 맥락이다. 예시를 정형화하여 설명해보자. (Linear) Hypothesis regression 모델을 학습한다는 것은 가설을 세울 필요가 있다. 어떤 Linear한 Mod..

이 포스팅은 김성훈 교수님의 강의(모두를 위한 딥러닝)를 수강하며 공부한 내용을 정리한 것입니다. 섹션1. 머신러닝의 개념과 용어 Machine Learning (기계 학습)이란 무엇인가? 통계적인 경험을 통해 문제의 해법을 찾아가는 인간의 특징을 기계에 적용한 것이 머신러닝(machine learning)이라고 할 수 있다. 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야이다. Deep Learning 이란 무엇인가? 딥러닝(deep learning)은 더욱 고도화된 머신러닝 방법으로 사진과 같은 고차원 데이터에서 기계 스스로 패턴을 알아낼 수 있다는 장점이 있다. 예를 들면, 개와 고양이를 분류할 때 기존 머신러닝은 일반적으로 귀,..