문제를 잘 정의하는 것은 문제를 절반 해결한 것이다. - 2023.12

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dhan 		wiki:ai:ai [2023/01/13 18:44] (현재)
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 ====== AI ====== ====== AI ======
 +
 +* [[wiki:ai:NLP:BERT]]\\
 +* [[wiki:ai:NLP:ELMo]]\\
 +* [[https://wikidocs.net/book/2155|딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문]]\\
  
  
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 ===== 머신러닝 ===== ===== 머신러닝 =====
 +[[wiki:ai:ml|머신러닝]] \\
 [[wiki:ai:maths|수학]] \\ [[wiki:ai:maths|수학]] \\
 [[wiki:ai:english|영어]] \\ [[wiki:ai:english|영어]] \\
 +
 [[https://coursera.org/share/06b658210fa7ab0372d4b1bae11cc970|Coursera 기계학습 by Andrew Ng]] \\ [[https://coursera.org/share/06b658210fa7ab0372d4b1bae11cc970|Coursera 기계학습 by Andrew Ng]] \\
 [[https://hunkim.github.io/ml/|모두를 위한 머신러닝/딥러닝]] \\ [[https://hunkim.github.io/ml/|모두를 위한 머신러닝/딥러닝]] \\
 {{ :wiki:ai:docs:ml-comic-neural_networks.pdf|Neural Networks 만화}} \\ {{ :wiki:ai:docs:ml-comic-neural_networks.pdf|Neural Networks 만화}} \\
 {{ :wiki:ai:docs:ml-comic-machine_learning.pdf | Machine Learning 만화}} \\ {{ :wiki:ai:docs:ml-comic-machine_learning.pdf | Machine Learning 만화}} \\
 +8-o[[[[wiki:miscellaneous:핸즈_온_머신러닝_hands-on_machine_learning_with_scikit-learn_keras_tensorflow|핸즈 온 머신러닝]]
 \\ \\
 ===== 딥러닝 ===== ===== 딥러닝 =====
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 10. Clustering (클러스터링, 군집) \\ 10. Clustering (클러스터링, 군집) \\
   * unsupervised learning(언수퍼바이즈드 러닝, 비지도 학습)     * unsupervised learning(언수퍼바이즈드 러닝, 비지도 학습)  
-11. Matrix (매트릭스, 행렬) \\+11. Matrix (매트릭스, 행렬) 
 +  * [[https://www.mathsisfun.com/algebra/matrix-multiplying.html|Matrix multiplication]] 
 +\\
 12. Feature (피처, 특성) \\ 12. Feature (피처, 특성) \\
 13. Regression (리그레션, 회귀) \\ 13. Regression (리그레션, 회귀) \\
줄 72: 줄 81:
  
 18. 시그모이드 함수 \\ 18. 시그모이드 함수 \\
-19. Y : real data, 실제 값 +19. 결과 값 
-    Y hat : 예상한 데이터 값 +  Y : real data, 실제 값 
 +  Y hat : 예상한 데이터 값 
 +\\ 
 +20. Hyperplane \\ 
 +  Hyperplane은 n차원 공간을 둘로 나누는 n-1차원의 면입니다. 
 +  예를 들어... 
 +  직선(1차원)을 둘로 나누는 것은 점(0차원) 입니다. 
 +  평면(2차원)을 둘로 나누는 것은 직선(1차원) 입니다. 
 +  3차원 공간을 둘로 나누는 것은 평면(2차원) 입니다. 
 +   
 +  ==> Classification 에서 사용되는 용어 
 +\\ 
 +21. Ensemble \\ 
 +   * 통계학과 기계 학습에서 앙상블 학습법[Ensemble Learning Method]은 학습 알고리즘(learning algorithm)들을 따로 쓰는 경우에 비해 더 좋은 예측 성능을 얻기위해 다수의 학습 알고리즘을 사용하는 방법이다.\\ 
 +   * 기계 학습에서의 앙상블은 대체 모델들의 단단한 유한 집합을 가리키지만, 일반적으로 그러한 대체 모델 사이에 훨씬 더 유연한 구조를 허용한다.\\  
 +   * 출처 [[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%95%99%EC%83%81%EB%B8%94_%ED%95%99%EC%8A%B5%EB%B2%95|앙상블 학습법]]\\
  
 +22.GAN
 +   * 생성적 적대 신경망 ( Generative Adversarial Network ) 
 +   * 비지도 학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로, 제로섬 게임 틀 안에서 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현된다. 
 +   * 출처 : [[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%9D%EC%84%B1%EC%A0%81_%EC%A0%81%EB%8C%80_%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D|생성적 적대 신경망]]
 +   * 참조 : [[https://dreamgonfly.github.io/blog/gan-explained/|쉽게 씌어진 GAN]]
 +     * 딥페이크 ( deepfake ) : 
 +        - 딥 러닝(deep learning)과 가짜(fake)의  혼성어
 +        - 인공지능을 기반으로 한 이미지 합성 기술.
 +        - GAN(생성적 적대 신경망)을 사용하여, 주로 사람의 얼굴 위에 컴퓨터그래픽(CG)으로 만든 다른 얼굴이나 이미지 등을 덧씌우는 방식으로 사용된다.
 +        * Ref        
 +        - [[https://n.news.naver.com/article/277/0004825868|"어? 진짜 아니였어?" AI 시대 양날의 검 '딥페이크'[임주형의 테크토크]]]
 +        - [[https://github.com/iperov/DeepFaceLab|iperov/DeepFaceLab]]
 +        - [[https://www.youtube.com/watch?v=lSM-9RBk3HQ|Easy Deepfake Tutorial: DeepFaceLab 2.0 Quick96]]
 +\\
 ===== Ref ===== ===== Ref =====
 [[https://www.siliconrepublic.com/enterprise/white-box-machine-learning|What are the benefits of white-box models in machine learning?]]\\ [[https://www.siliconrepublic.com/enterprise/white-box-machine-learning|What are the benefits of white-box models in machine learning?]]\\
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 [[https://tensorflow.blog/%EC%BC%80%EB%9D%BC%EC%8A%A4-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D/1-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%B4%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80/|딥러닝이란 무엇인가?]]\\ [[https://tensorflow.blog/%EC%BC%80%EB%9D%BC%EC%8A%A4-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D/1-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%B4%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80/|딥러닝이란 무엇인가?]]\\
 [[https://ebbnflow.tistory.com/119|[인공지는]ANN, DNN, CNN, RNN 개념과 차이]]\\ [[https://ebbnflow.tistory.com/119|[인공지는]ANN, DNN, CNN, RNN 개념과 차이]]\\
-\\ 
 [[https://brunch.co.kr/@gdhan/7|딥러닝 개념(Deep Learning)]]8-)\\ [[https://brunch.co.kr/@gdhan/7|딥러닝 개념(Deep Learning)]]8-)\\
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 [[https://brunch.co.kr/@maengdev/4|요즘의 딥러닝]]8-)\\ [[https://brunch.co.kr/@maengdev/4|요즘의 딥러닝]]8-)\\
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/volume1/web/dokuwiki/data/attic/wiki/ai/ai.1594685145.txt.gz · 마지막으로 수정됨: 2022/03/10 19:52 (바깥 편집)

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