AI4 [ai-1team] 6. Recurrent Neural Network 안녕하세요~ Sooss입니다. AI스터디의 마지막시간 RNN입니다. 확실히 AI는 만만치 않네요.. 이게 첫걸음이라니 흑흑 마지막이니깐 힘내봐요~ 그럼 Start~!! Sequence data Sequence data란? 연속적인 단어라는 뜻입니다. 우리는 주로 하나의 단어보다는 여러가지의 단어를 사용해서 말을 합니다. 그래서 RNN은 이전에 했던 말을 이해해야 다음 말을 이해할수 있도록 하는 신경망 모델입니다. 즉, 현재의 state가 다음 state에 영향을 미친다는 뜻이죠. (어..? 이거 디지털회로 시간에 봤는데?) 예를 들어, hell을 넣으면 ello가 나오는 그림입니다. input을 이전에했던말을 넣으면 output에는 다음 말을 예측할수 있습니다. (Vanilla) RNN 바닐라(순수) R.. 2021. 1. 8. [ai-2team]1. Linear Regression, minimize cost 안녕하세요!! 모두를 위한 딥러닝 강의를 수강하며 ai스터디에 참가중인 cyun입니다. 실습은 코랩으로 진행 하였고, 관련 자료를 찾아보며 공부한 내용을 정리하여 올리게 되었습니다. 이번에 정리할 내용은 AI, 머신러닝, 딥러닝에 관한 간략한 개념 설명과, 02, 03강의 내용과 실습 코드에 대한 부분 입니다. 우선 AI는 Artificial Intelligence의 약자로 크게는 기능의 범위에 따라 ANI(Artificial Narrow Intelligence)와 AGI(Artificial General Intelligence)로 나누어 집니다. 이때 AI를 학습시키는 방법으로 머신러닝이 등장합니다. 기계를 학습시키는 방법으로는 Supervised learning과 Unsupervised learnin.. 2021. 1. 7. [ai-3team] Study_2: Linear Regression and Optimization 더보기 안녕하세요, AI 3Team의 두번째 스터디 요약을 맡은 발표자입니다. 이번 스터디 시간에는 Optimization에 관한 기본 개념과 여러 방법들에 대하여 탐구하는 시간을 가졌어요! - 복습 - 핵심 - 심화 순으로 포스팅을 진행하겠습니다:D [복습] 가설과 비용 - Hypothesis and Cost Hypothesis; 가설 특정 입력값에 대해 우리가 예상하는 결과값을 함수 식으로 나타낸 것입니다. W, weight와 b, bias 가 존재합니다. Cost; 비용 = Loss = Error 실제 데이터 값과 가설에서 예측한 값의 차이를 말합니다. 비용함수는 (가설값 - 실제 Data 값)^2의 평균입니다. - Simplified hypothesis 위의 가설 함수에 상수인 bias 값을 생략.. 2020. 11. 26. [ai-1team] 1. Linear Regression 안녕하세요 Sooss입니다. 드디어 AI 첫 스터디가 시작되었네요 엄청 어려워 보이지만 차근차근하다보면 언젠간 정복할 수 있지 않을까 하는 생각을 하며 글을 써보겠습니다. 오늘은 선형 회귀에 대하여 공부해보겠습니다. Simple Linear Regression Regression이란? "전체의 평균으로 되돌아간다."라는 의미입니다. 그래서 Linear Regression을 한마디로 정의하면 데이터를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식을 찾는것이라고 말할 수 있습니다. 수식으로 표현하자면 y=ax+b 직선 방정식에서 a,b값을 구하는것이다라고 말할 수 있겠습니다. Hypothesis(가설) 함수를 H(x) = Wx + b라고 가정하겠습니다. 다음과 같은 H(x)가 있습니다. 우리는 이 선이 이 데이터(파란색 .. 2020. 11. 7. 이전 1 다음
