본문 바로가기
닫기
토픽 주제별 분류
서브토픽
필터

  • 경사 하강법(Gradient Descent) 최적화 알고리즘

    tistory.com

    경사 하강법(Gradient Descent) 최적화 알고리즘

    기계 학습은 매개변수인 W(weight, 가중치)와 B(bias, 편향)을 찾기 위해서 반복 작업을 하는 것으로 해석할 수 있다. 최적화 알고리즘(optimizer)는 이 매개변수를 찾기 위한 최적화된 알고리즘을 제공하는 것인..

    yuli_kim

  • 머신러닝의 작업 플로우(Workflow)

    tistory.com

    머신러닝의 작업 플로우(Workflow)

    머신러닝(딥러닝 포함)의 작업에 대해서 아직 많은 사람들이 어떤 부분들이 중요한지 모르며, 간혹 자신의 역할이 매우 작은것이라 생각해서 업무를 비하하는 사람들이 많다. 특히, 데이터 전처리의 경우 "전처리"..

    yuli_kim

  • 전이 학습(Transfer Learning)

    tistory.com

    전이 학습(Transfer Learning)

    트랜스퍼 러닝(Transfer Learning) 즉 전이 학습은 특정 태스크에서 학습된 모델을 이용하여 다른 태스트에 재사용하는 기법을 말한다. 전이 학습은 최근 들어 자연어 처리 분야에 상당 부문 많이 활용이 되고 있..

    yuli_kim

  • 자카드 유사도(Jaccard Similarity) 개념 이해 및 Python 구현

    4

    tistory.com

    자카드 유사도(Jaccard Similarity) 개념 이해 및 Python 구현

    자카드 유사도(Jaccard Similarity)니, 자카드 계수(Jaccard Coefficient)니 자카드 지수(Jaccard Index)니 사실 다 같은 말이지만 여기서는 제목을 자카드 유사도로 지정하였고, 많은 사람들이 자카드 다음에 유..

    yuli_kim

  • 결정 트리(Decision Tree) 설명 및 분류기 구현

    tistory.com

    결정 트리(Decision Tree) 설명 및 분류기 구현

    결정 트리 혹은 의사결정 나무(Decision Tree) 분류기는 무언가를 설명할 때, 매우 유용한 퍼포먼스를 보여주는 모델이다. 최근에는 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)이라는 것이 이슈이며, 몇몇 국회의..

    yuli_kim

  • KNN(k최근접) 알고리즘 설명 및 구현하기

    tistory.com

    KNN(k최근접) 알고리즘 설명 및 구현하기

    KNN 알고리즘 개념 k최근접 알고리즘(k-nearest neighbors algorithm, KNN) 알고리즘은 분류(classify) 문제에도 사용할 수 있고, 회귀(Regression) 문제에도 사용할 수 있으며, 수많은 알고리즘의 중간 과정(예를..

    yuli_kim

  • DBSCAN clustering 이해하기(밀도기반 알고리즘)

    tistory.com

    DBSCAN clustering 이해하기(밀도기반 알고리즘)

    DBSCAN의 개념 DBSCAN은 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise의 약자로, 한국말로 풀이하면 노이즈를 적용한 밀도 기반 공간 클러스터링이라고 해석할 수 있다. 한마디로 Density-Based..

    yuli_kim

  • 쉽고 강력한 머신러닝, 나이브 베이즈 분류 (Naive Bayes Classification)

    tistory.com

    쉽고 강력한 머신러닝, 나이브 베이즈 분류 (Naive Bayes Classification)

    ※ 베이즈 정리를 모르는 분들은 나이브 베이즈를 알기에 앞서 베이즈 정리에 대해서 먼저 이해해야 한다. 확률의 함정을 간파, 베이즈 정리(Bayes' Theorem) 확률의 함정을 간파, 베이즈 정리(Bayes' Theorem) 베..

    yuli_kim

  • 챗봇 및 기계번역에 특화된 문장 학습 모델, 시퀀스 투 시퀀스(Seq2Seq)

    tistory.com

    챗봇 및 기계번역에 특화된 문장 학습 모델, 시퀀스 투 시퀀스(Seq2Seq)

    시퀀스투시퀀스(Sequence to Sequence)는 RNN(Recurrent Neural Network, 순환신경망)을 사용하여 문장을 학습하는 기법입니다. 인공 신경망의 발전으로 인해 발화들의 서열(Sequence)로 이루어진 대화의 말뭉치(C..

    yuli_kim

  • 알파고 개발자 Demis Hassabis의 KAIST 초청 특강 후기

    4

    postype.com

    알파고 개발자 Demis Hassabis의 KAIST 초청 특강 후기

    데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 체스 플레이어이자 뇌과학자 출신입니다. 2014년 1월 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 공동 창업자이자 CEO가 되었죠. 특히 영국왕립협회(The Royal Society of London for the Improvement of natural Knowledge)의 특별회원이기도 합니다. 그런 그...

    yuli_kim

  • Apple Silicon M1 macOS에서 TensorFlow 활용기

    postype.com

    Apple Silicon M1 macOS에서 TensorFlow 활용기

    M1용 TensorFlow https://github.com/apple/tensorflow_macos 에서 M1 맥북 및 Big Sur의 ML 계산 프레임워크에 특화된 TensorFlow를 제공하고 있다. M1 맥북이 아닌 인텔 맥북에서도 이 Tensorflow를 사용할 수 있으나, CPU만을 이용할 수 있다고 한다. GPU Acceleration 은 M1...

    yuli_kim

  • 페이팔: 실시간 그래프 데이터베이스 분석을 통해 사기를 방지하는 방법 | 요즘IT

    wishket.com

    페이팔: 실시간 그래프 데이터베이스 분석을 통해 사기를 방지하는 방법 | 요즘IT

    이커머스 산업은 최근 몇 년 동안 코로나19 팬데믹의 수혜로 급격한 성장을 기록했습니다. 디지털 결제는 전자 상거래의 핵심이지만, 사용이 늘어난 만큼 이와 관련한 결제 사기 역시 증가하고 있습니다. 디지털 결제와 관련된 사기를 탐지하고 예방하는 기술은 끊임없이 발전하고 있습니다. 하지만 사기범이 역시 자신의 이익을 위해 끊임없이 새로운 방법을 시도하고 있습니다. 결제 산업은 돈과 직결된 분야로 조직적이고 반복적인 사기의 단골 표적이 됩니다.

    yuli_kim

  • 나를 이용하는 넷플릭스를 이용한 분석

    2

    velog.io

    나를 이용하는 넷플릭스를 이용한 분석

    넷플릭스는 콘텐츠 서비스이기도 하지만 테크 기업의 이미지도 있습니다. 데이터를 굉장히 잘 활용하고 추천 알고리즘에 공을 들이는 것으로 알려져 있죠. 그래서 과연 넷플릭스에서는 데이터를 얼마나 수집하는지 궁금하기도 합니다.

    yuli_kim

  • Tensorflow로 선형 회귀 풀어보기

    postype.com

    Tensorflow로 선형 회귀 풀어보기

    선형 회귀(Linear Regression) 머신러닝이나 통계학 부분을 다룰때 거의 가장 첫 챕터에 등장하는 선형 회귀(Linear Regression)에 대해 설명하고, 구글 Tensorflow를 이용하여 간단한 선형회귀 문제를 풀어보도록 하겠습니다. 어려운 설명은 모두 뒤로하고, 간단히 말해서 Linear Regression은 한국 교육과정상 중학교쯤에...

    yuli_kim

  • Google 자연어 처리 오픈소스 SyntaxNet 공개

    postype.com

    Google 자연어 처리 오픈소스 SyntaxNet 공개

    구글이 자연어 처리(정확히는 자연어 이해)를 수행하는 코드인 SyntaxNet을 오픈소스로 공개하였습니다. 원문 글은 구글 Research Blog에 2016년 5월 12일에 업데이트되었습니다. 해당 블로그의 글을 한글화하여 포스팅합니다. 개인적으로, 어색하게 직역되어 무슨뜻인지 이해가 불가능한 글을 상당히 싫어합니다. 이 글은 제가 원문의 글을 파악하고 ...

    yuli_kim

  • [논문리뷰] 구글, 인공지능 기반 암호화 알고리즘 개발

    postype.com

    [논문리뷰] 구글, 인공지능 기반 암호화 알고리즘 개발

    논문리뷰 : 기존의 연구자들은 인공신경망이 암호학 분야에는 별로 적합하지 못할 것으로 여겨왔습니다. 그런데 이번에 구글의 Brain 팀에서 인공지능 기반의 암호화 알고리즘을 개발하였다는 소식을 "Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography"라는 논문을 통해 발표하였습니다. ...

    yuli_kim

라이브러리에 저장

좋아하는 강좌들을 수집하고 관리하고 공유하세요

닫기