개발자로 후회없는 삶 살기

서론 교과목 10주차 오토인코더에 관한 내용을 정리합니다. 본론 - 인-디코더라면? encoding 과정은 입력 데이터를 가지고 잠재 공간상의 한 벡터로 변환하는 과정이 인코더의 역할입니다. > 디코더는 잠재 공간을 다시 출력 form으로 대응시켜 주는 것 > 잠재 공간을 feature map이라고 생각하면 됩니다. - 활용 노이즈 영상을 입력으로 넣어서 노이즈를 제거하는 영상이 생성/ 해상도/ 복원(문화재)/ 과거의 흑백 영화를 컬러 영화로 바꾸기 시멘틱 분할 등등 - 유명한 네트워크 1. fcn(fully convolution netwokr) dense가 없습니다. 모든 레이어가 conv로 되어있습니다. > 인코더는 vgg16으로 cnn 층입니다. = feature 뽑는 과정입니다. > 여기까지 줄이..

서론 20일 뒤에는 위 기업의 데이터 부서와 실제 데이터를 가지고 프로젝트를 하게된다. 민폐끼치지 않기 위해 최선을 다해서 교육을 듣자 본론 1일차 - 실무에 대한 관점 1. 실무에 가면 데이터가 잘 있을 거라고 생각하지 마라 -> 투입된 회사나 기관에 데이터가 있는지 보는 것부터 데이터 분석, 컨설턴트의 임무이다 > 상사가 요구하는 것은 데이터를 전문적으로, 상식적으로 상용화 가능한가 불가능한가이므로 그러한 데이터가 존재하는 가 알아보는 것부터 데이터 분석가의 일이다/ + 프로젝트에 맞는 데이터를 구할 수 있는지 얼마 만에 데이터를 구할 수 있는지 판단 하는 것부터 일이다 -> 공공기관이나 카드, 통신 업체에 데이터를 부탁할 수도 있기에 데이터를 구하는데도 시간이 걸린다./ + 우리 회사가 어떤 데이터..

서론 교과목 10주차 강의 내용 정리해 보겠습니다. 본론 - 인공지능 모델 개발 프로세스 및 분석 사례 우리는 이번 과목에서 프로젝트로 전체 인공지능 모델 개발 프로세스를 다뤄 볼 거고 그중 상당수를 오픈 SW로 진행할 것입니다. => 위 사진을 보면 1. 프로젝트 기획 2. 데이터 수집 ㆍ 정제 -> 이 부분에서 EDA가 발생 : 데이터 분석에서 배운 것을 인공지능 모델 개발 프로세스에서 사용합니다. > 피쳐 엔지니어링에서 PCA, 정규화 등을 실제로 진행합니다. 3. 모델 개발 : 데이터 정체가 끝나면 모델 개발 4. 배포 -> 이전 포스팅에서 설명한 것보다 조금 빠졌지만 전체 흐름은 동일합니다. 우리 수업의 최종 목적이 MLops를 이해하고 실습해 보고 경험해 보는 것입니다. MLops 전체를 다루..

서론 교과목 7주차 단어 임베딩에 관한 내용을 정리합니다. 본론 - NLP에서 단어의 중요성 단어는 사람끼리 대화를 할 때 의미를 알아들어야 합니다. > 즉 단어에 의미가 있습니다. + 대화에는 문맥이 있어서 문장에서 몇 개 빠져도 무슨 단어가 나와야 하는지 추측합니다. > 따라서 문장을 구성하는 게 단어라서 단어를 모르면 자연어 처리는 없습니다. + 단어는 의미를 가집니다. 같은 단어도 다른 뜻을 가지는 경우도 많고 상황에 따라 다 다릅니다. > 모델이 단어를 이해해야 합니다. 뜻을 알아야 사용할 수 있습니다. > 따라서 개념의 나열이고 개념의 조합입니다. 개념을 놓치면 자연어는 없습니다. (= 이미지도 이미지에서 이해를 해야 하는 것입니다.) > 단어를 가까운 단어 틀린 단어 등 표현하지 않으면 이해..

서론 cs231n 10강 강의 내용을 정리합니다. http://cs231n.stanford.edu/ Stanford University CS231n: Deep Learning for Computer Vision Course Description Computer Vision has become ubiquitous in our society, with applications in search, image understanding, apps, mapping, medicine, drones, and self-driving cars. Core to many of these applications are visual recognition tasks such as image cs231n.stanford.edu 본론 ..

서론 교과목 9주차 순환 신경망 활용에 관한 내용을 정리합니다. 본론 - rnn이란? 앞에서 배운 건 모두 다 feed forward입니다. > 입력에 따라서만 출력이 결정되지 다른 요인으로는 출력에 영향을 받지 않고 내부에 시간이 흘러도 기억하고 있는 정보가 있어서 뭐 새로 들어온 데이터랑 결합해서 출력하는 그런 일이 없습니다. + dnn은 입력이 서로 독립적이라고 가정합니다. 이 가정은 시퀀스 데이터에는 해당되지 않습니다. 예를 들어 문장의 단어, 작곡의 음표, 시간에 따른 주가는 요소들이 이전 요소에 종속성을 나타내는 시퀀스의 예입니다. rnn은 순차 데이터를 처리합니다 : 입력 데이터가 순서가 있는 시퀀스 데이터입니다. 혹은 출력이 순서가 있는 시퀀스입니다 혹은 양쪽 다 순서가 있는 시퀀스 데이터..

서론 교과목 9주차 강의 내용을 정리해 보겠습니다. 본론 - MLOps란? => DevOps란? 개발과 운영을 같이 해보자 모바일 게임을 보면 운영하면서 계속 수정을 합니다.(개발, 이슈 수정, 운영을 거의 동시에 이루어집니다.) -> 이런 게 가능한 것이 도구들 덕분입니다. 젠킨스의 역할인 통합을 사람이 하니 빌드가 오래 걸렸습니다(휴먼에러 + 수동 타이핑) > 이제는 젠킨스가 모아서 도커로 이미지로 만들어서 배포하니 어느 환경에서든 거의 다 잘 동작합니다. > 이런 것을 '인공지능에 써보자!' 하여, 이를 ML 시스템에 적용한 것이 MLOps입니다. => 이것을 ML에 왜 넣을까요? 1. 어떻게 해야 최적화된 ML 알고리즘이 나오는지 손수 하이퍼 파라미터 튜닝에 영향을 많이 받아서 최적화된 모델이 모..

서론 이 프로젝트는 논리적인 생각과 프로젝트를 구상하는 능력을 키우기 위한 Game을 만든 프로젝트입니다. 데이터 프로젝트 외 처음으로 한 개발 프로젝트로 개발자 도입의 문을 연 프로젝트로 매우 중요합니다. -> 전체 코드 https://github.com/SangBeom-Hahn/Pokemon GitHub - SangBeom-Hahn/Pokemon Contribute to SangBeom-Hahn/Pokemon development by creating an account on GitHub. github.com 본론 - 주제 script 형식 포켓몬스터 게임 개발 프로그램으로 단순히 코드를 작성하는 것에 그치지 않고 프로젝트 구성, 기획 등 실제 현업에서 프로젝트를 진행할 때 필요한 능력을 함양하는 것..