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학습/AI • ML

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오토인코더(Auto-encoder)에 대한 간단 정리 Auto-encoder(이하 오토인코더)는 데이터를 압축하고 재구성하도록 하여, 노이즈를 제거하고 보다 유용한 데이터 표현을 얻기 위하여 만들어진 모델이다. label이 없는 경우의 feature를 탐색하자는 아이디어에서 출발하여, X(image)를 토대로 저차원 Z를 도출하고, Z로부터 이미지 X를 다시 복원하는 역할을 한다. 오토인코더는 인코더와 디코더로 이루어지는데, 각각 인코더는 입력을 내부 표현으로 변환하는 역할을 하고 디코더는 내부 표현을 출력으로 변환하는 역할을 한다. 인코더: 입력 데이터를 더 작은 차원의 latent space로 압축하는 역할을 수행한다. 이를 통해 입력 데이터의 주요 특징을 학습하고, 주요한 정보만 추출하여 저차원 벡터로 표현한다. (중요한 것만 학습 -> 노이즈 제거 ..
과적합(Overfitting)이란 무엇인가? 과적합(overfitting) 현상은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져서 새로운 데이터(test data)에서 일반화되지 않는 현상을 일컫는다. 위의 그림에서 초록색 선은 과적합된 모델을, 검은색 선은 일반 모델을 나타낸다.Training loss는 Training Time에 따라 감소하지만(모델 성능 향상되지만),Training time이 일정 값을 초과하면(=overfitting 되면) Test loss는 증가하는 양상을 보인다. 예시를 들어서, 밤에 거리를 걷는 고양이 그림이 있다고 하자. 그렇다면 이 그림의 특징은 당연하게도 고양이가 있다는 것이다. 모델은 고양이를 인식해 그림의 특징으로 설정할 것이다. 이와 비슷한 그림들을 모델에 학습시키면(training data로 사용하여서) 모델은 고양..
인공지능과 머신러닝 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에 대한 정의는 굉장히 다양하다."기계나 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하거나 수행할 수 있는 능력","인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 따위의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템","컴퓨터에서 음성 및 작성된 언어를 확인, 이해, 번역하고 데이터를 분석하며 추천하는 기능을 포함하여 다양한 고급 기능을 수행할 수 있게 해주는 일련의 기술"이 설명들이 공통적으로 말하고자 하는 것은 다음과 같다."인공지능은 인간의 지능을 모방하여, 인간이 수행하는 고급 기능을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하는 기술이다."이처럼 인공지능은, 인간의 지능을 모방해 복잡한 문제를 해결하면서 다양한 산업과 생활 속에서 효율성을 높이는 데 큰 역할을 하고 있다. 아이..

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