인공신경망(ANN) 수박 겉햟기

내가 말하고자 하는 인공신경망은 기초 neural network 으로 기본구조는 자료1 에서 보여지는것처럼 1. input, 2. Hidden , 3. Output 으로 구성된다 1. input : 입력 데이터가 들어가는 구조로써 좋은 결과를 얻고 싶으면 좋은 데이터를 넣어야 한다. 그럼으로 많은 연구원들이 좋은 데이터를 넣기위해 오늘도 머리를 쥐어뜯으면서 새로운 이론을 발표한다. 이에 나는 머리를 쥐어뜯으며 그들의 이론을 학습하고 그들의 천재성에 감탄하며 음미한다. 데이터를 조정하는 가장 방법을 몇개를 소개하자면 1. flip 2. crop 3. jitter 4. cut mix 5. L2 norm 등이 있다 2. Hidden layer : 자료2. hebbian learning 에서 transfer f..

ML 겉햙기[결측값 처리]

경진대회에서나 현실에서 우리가 다루는 자료들도 종종 결함이 존재한다. 이에 우리는 결측값을 채워서 데이터를 무결점하게 만들어야 하는게 데이터를 다루는사람이 가장 중요하게 생각하는 일중 하나이다. 이때 결측값을 제외하고 데이터를 돌려봐서 현재 데이터의 수준을 파악해야하는데 이때 베이스모델이 필요하다. 베이스모델같은 경우 우리는 가장먼저 GBDT를 떠오를수있다. 그 이유는 GBDT가 베이스 데이터를 넣었을때 가장 에러가 않나오고, 가장 베이스모델결과가 좋기 때문이다. 베이스모델인 GBDT는 결측값을 채우지 않아도 그대로 쓸수 있다. GBDT는 범주형 변수는 True/False 로 구분하고 수치형 변수인경우 특정값보다 큰지 작은지를 비교하는 대소관계에 의존하여 모델을 구축하기 때문이다. GBDT 는 결측값, ..

ML 겉햙기

이 글을 작성한 계기는 내가 이제까지 공부했던 인공지능을 점검해보고 정리보는 시간을 가지기 위해 적었다. 인공지능에 대해 관심이 있어 보는 용도가 아닌 전문가적인 지식, 경험, 판단을 잘 버무려서 혼잡한 형태를 띈 결과물일 것이다. 이 내용은 굉장히 주관적인 내용이 다소 있는 것이므로 재미로 보았으면 좋겠다. 인공지능은 현재 핫한 기술 분야중 한개이지만 과거로 돌아가면 그 역사가 아주 깊고 굉장히 그 깊이가 깊은 학문이기도 하다. 그래서 너무 넓기 때문에 그중 프로그래머 이자 머신러닝 엔지니어로써 인공지능을 어떻게 느끼는지에 적어보고 그 학습방법을 아주 세세하게 적어볼것이다(제발 ㅠㅠ) 우선 제일 먼저 AI 를 보면 그 처음 시작은 정교한 알고리즘의 개발이다. 프로그래머로써 코딩테스트를 통과하기위해 공부..