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Footstep . 발자취

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2020/04/29 Foot step About Artificial Intelligence Learned about SVM -SVM 선형, 비선형 회귀, 분류에 모두 사용가능한 지도학습 알고리즘. Class간의 가장 가까운 점 Support vector점을 찾아 평행을 이루는 선을 긋고 그 직선의 중앙에 선을 그어 결정 경계를 만든다. -Hard / Soft margin classification 초평면들 사이에 어떠한 dataPoint를 두지 않는 방법을 Hard margin classification이라고 하는데 이의 단점은 결정 경계가 이상치에 민감해지고 데이터 안에 이상치가 존재한다면 결정 경계를 찾을 수 없음. Soft margin classification를 사용해 그 경계를 유연하고 안정되게 만들어줌. -Gaussian RBF ..
2020/04/28 Foot step About Artificial Intelligence Learned about Linear, Logistic, Softmax Logistic Regression -Linear Regression Data특성 X와 정답 y의 선형 상관관계를 모델링. 수치를 예측할때 많이 사용하는 Algorithm -Stochastic Gradient Descent, Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent는 Parameter를 자주 update할 수 있지만 전체 Training data를 고려하지 않음. Mini-Batch Gradient Descent는 다른 방법들의 절충적인 기법이며, 가장 많이 사용되는 방법이다. -Polynomial Regression Po..
2020/04/27 Foot step About Artificial Data_preprocessing Learned about Data_preprocessing -Data_preprocessing data전처리는 문제 파악과 마찬가지로 너무 중요한 작업이기 때문에 data를 얻고 수정하는 작업에 노력을 기울여야 합니다. Training Data와 Validation Data로 확실히 구분해 Model을 통해 학습하는 것도 중요합니다. -Stratified sampling Training Data와 Validation Data를 나눌때 random하게 나눈다면 편차가 발생할 수 있기 때문에 매 class의 일정 비율을 random sampling을 진행 하는 것. -PipeLine 복잡한 Preprocessing을 Automation해주는 P..
2020/04/26 Foot step About Artificial Intelligence Learned about Object Detection -사물에 Label과 Bounding Box를 만들어 물체를 검출하는 기법 About something new To-do list [x] Get up at 7 10 [x] Organize the blanket [x] Put the flower on the windowsill [x] Get the supplements and the chocolate, make some water. [x] Drink coffee, Do the diary about sleeping and thoughts [x] Stretch your body for 20 min [x] Stretch Ulnar nerve with 원동..
2020/04/25 Foot step About Machine Learning Learned about ImageCaptioning -ImageCaptioning CNN과 RNN를 결합해 이미지에 Annotation을 추가하는 Process. InputData가 주어지면 Image를 짧게 설명해주는 Text가 출력됨. -Show and Tell Captioning을 해주는 Generative Model. Im2txt code로 구현되어있다. - add_final_training_ops 우리가 분류하고 싶은 label을 softmax의 마지막 layer에 추가해주는 함수. -Logits SoftMax Function에 input으로 들어가는 Normalize되지 않은 값 About something new To-do list [x] Get u..
2020/04/24 Foot step About Machine Learning Learned about Semantic Image Segmentation -Semantic Image Segmentation -FCN 기존의 CNN과 달리 최종 layer도 convolution으로 만드는 방법 -Skip Layer Fusion FCN성능을 높이기 위해 나온 구조. pool3, pool4, con7각각의 장점을 종합해 최종이미지를 만듬 About something new To-do list [x] Get up at 7 10 [x] Organize the blanket [x] Put the flower on the windowsill [x] Get the supplements and the chocolate, make some water. [x] ..
2020/04/23 Foot step About Machine Learning Learned about GAN -GAN GAN은 Generator와 Discriminator로 나뉜다. 서로 경쟁하며 고도화. -Latent Variable 'z'로 input되며 Generator와 Discriminator를 속이기 위해 가짜 이미지를 만듬. -Loss function of GAN GAN의 loss function은 다른 구조와는 조금 다른 구조를 가지고 있는데 Generator의 loss function은 1개를 갖고 Discriminator는 2개를 갖는다. 이유는 Generator는 fake image를 진짜로 만드는 목적이 1개이며 Discriminator는 진짜를 진짜로 가짜는 가짜로 구분하는 목적 2개를 가지고 있기 때문이다. -Ge..
2020/04/22 Foot step About Machine Learning Learned about RL -Parameter를 가진 function, Function 입력값이 들어왔을때 function을 거쳐 출력값이 나오는데 '어떤수'가 들어온지 모른다면 그것은 Parameter를 가진 function이라고 할 수 있다. 그리고 이것을 하나의 model이라고 한다. -Activation Function input이 들어와서 Function을 통해 출력이 될때, 이 출력값을 바꿔주는 것이 Activation Function이다. -RL 어떤 data를 주지 않고 환경과 행동을 바탕으로 data를 수집해 나가는 기법. 기본적인 model은 MDP로 구성된다. -MDP 미래 상태를 예측해갈때 과거를 참고하기보다 현재 상태를 참고해 예측해 나..

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