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Hyunn
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9주차 일정 04.15 ~ 19 : 언어지능 딥러닝 저저번주 시각지능 딥러닝에 이어 언어지능 딥러닝(자연어처리) 수업이 시작되었다. 이번 수업은 고려대학교 김중헌교수님이 해주셔서 기대가 되었다. TF-IDF TF(Term Frequency): 어떤 문장에서 빈도 수 IDF(Inverse Documentary Frequency): 해당 문서(문장)에'만' 나오는 단어 → 해당 문서에서만 많이 나오는 단어들이 대표성을 띤다. 예를들어, 'a', 'the', to'와 같은 단어는 문서의 대표성을 띄지 않는다. 따라서 학습할 때 위와같은 불용어에는 작은 가중치를 둔다. $$TF-IDF = TF(t, d) \times IDF(t,D)$$ t: 내가 보고있는 단어 / d: 내가 보고있는 문서 / D: 문서들의 전체..
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일정 03/27 ~ 28: 스마트폰 센서 기반 모션 분류 03/29: Kaggle Competition 이번 미니프로젝트는 팀전과 개인전으로 나뉘었습니다. 두 번 모두 '스마트폰 센서 기반 모션 분류'라는 주제지만 다른 데이터 셋이 주어졌습니다. 스마트폰 센서 기반 모션 분류 중요도 분석 먼저 중요도 기반으로 feature들을 분석했습니다. RandomForest를 사용해 변수 중요도를 측정해봤습니다. tGravityAcc-min()이라는 변수가 Activity를 결정하는데에 가장 큰 중요도를 가졌는데, 저 센서가 어떤 역할을 하는지는 잘 모르겠지만 중요한 변수임은 알 수 있었습니다. is_dynamic변수 추가 6개의 target값을 dynamic과 static으로 분리해봤습니다. Standing, W..
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7주차 일정 04.01 ~ 04.05 : 시각지능 딥러닝 금주는 시각지능 인공지능인 CNN, YOLO, Transfer Learning에 대해 배웠다. CNN(Convolutional Neural Network) CNN은 기존 FC(Full Connected Layer)와는 다르게 이미지의 위치정보를 포함하여 학습하는 방법이다. FC는 이미지 정보를 Flatten하게 1차원 데이터로 만들어 학습했다면 CNN은 3차원의 정보를 filter를 이동하며 학습한다. 컴퓨터는 왼쪽 그림을 오른쪽과 같이 이해한다. 즉 0 ~ 255값을 이용해 이미지를 표현한다. 해당 이미지를 학습할 때는 filter를 이동하며 feature map을 만들어간다. filter: 이미지를 학습할 때 쓰이는 행렬의 크기. 예를들어, f..
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5 & 6주차 일정 03.18 ~ 20: 미니프로젝트 2차 03.21 ~ 26: 딥러닝 03.27 ~ 29: 미니프로젝트 3차 이번 주차는 딥러닝 강의가 5주차와 6주차에 걸쳐있어서 두 주차를 한번에 올렸다. 앞으로 미니프로젝트는 "KT AIVLE School 기자단" 카테고리에서 다룰 예정이므로 이 글은 딥러닝만 다룬다. [기자단 카테고리] https://hyunjin-k.tistory.com/category/Study/KT%20AIVLE%20School%20%EA%B8%B0%EC%9E%90%EB%8B%A8 딥러닝 코드 구조 머신러닝과 마찬가지로 딥러닝도 (딥 하게 공부해보고 싶긴 하지만) 시간이 없으니까 코드 구조먼저 살펴보았다. 최소한 코드는 작성할 줄 알아야 하니까! 큰 구조는 아래와 같다. # ..