AI 썸네일형 리스트형 [AI] 용어 정리, 모델 구분, AI 개발 과정 정 용어 정리training set : 시스템이 학습하는 데 사용하는 샘플.training instance(=sample) : 각각의 훈련 데이터.model : 머신러닝 시스템에서 학습하고 예측을 만드는 부분.예 : neural network, random foresttraining data : 훈련 데이터accuracy : 정확도, 성능 측정data mining : 대용량의 데이터를 분석하여 숨겨진 패턴을 발견하는 것.Masking : Sample의 일부분을 가리는 것.Learning rate : Online learning에서, 변화하는 데이터에 얼마나 빠르게 적응할 것인지에 대한 속도, 비율.Generalization : AI 모델이 학습한 데이터를 바탕으로, 새로운 데이터를 처리하고 적절하게 예측하거.. 더보기 [AI] 개요(Overview) AI 관련 첫 번째 포스팅입니다. 이번 글에서는 AI 학습 과정에 대한 대략적인 개요를 작성하고자 합니다. 그냥 작성하면 재미가 없으니, 예시를 들어가며 설명하겠습니다. 0. 상황: 14층에 있는 아카데미의 온도 분포를 학습하자. 1. 그래프하단에 2개의 그래프가 있습니다. 검정색 그래프는 실제 온도 분포를 나타낸 참 값, 노란색 그래프는 우리가 제작할 AI 모델의 학습 전 버전입니다. 사실, 실제 온도 분포는 아날로그적이기 때문에 그대로 컴퓨터에 가져다 사용할 수가 없습니다. 따라서 임의의 지점 (x,y)에서 추출한 데이터들을 모아서 학습에 사용합니다. 오른쪽 평면 그래프는 AI 학습 전 모델입니다. 우리의 목표는, 최초에는 평면 형태인 모델을, 학습을 통해 적절히 변형하여 검정색 그래프와 비슷한 형.. 더보기 [AI] 자기소개 자기소개: 안녕하십니까! 저는 AI 공부를 시작한 전자공학과 4학년입니다. 현재는 한 기업에서 인턴 생활을 하며, AI와 신호처리 관련 개발 업무를 맡고 있습니다.4년 내내 아무 생각 없이 남들 듣는 수업 들으면서 세월아~ 네월아~ 보내다가, 우연히 우수한 분들과 만나서 일할 기회를 얻었습니다. 그 후 허송세월로 보내버린 지난날이 후회가 되더군요. 지금이라도 정신차려서 제가 하고 싶은 분야를 열심히 찾아가려고 합니다. 이 카테고리에서 포스팅할 내용은 인공지능(AI, Artificial Intelligence)으로, 전자공학과의 세부 트랙 중 "신호처리" 영역에 속합니다. 앞으로 제가 공부한 내용을 하나씩 정리해서 올리겠습니다. 만약 틀린 부분이 있다면 과감히 지적해주시기 바랍니다. 감사합니다. 더보기 이전 1 다음
