Machine Learning 3

AI / 머신러닝 / 딥러닝

Artificial Intelligence 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을에 인공적으로 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야 - 위키백과 A program that can think like human or act rationally - Russell & Norvig 가장 먼저 연구가 시작된 분야로 머신러닝과 딥러닝을 포함하는 가장 폭 넓은 분야라고 할 수 있습니다. Russell 교수님은 다음 4가지 관점으로 AI를 정의하였고 각 관점에서의 AI를 해석하면 다음과 같습니다. Acting Humanly Turing Test: 테스터는 컴퓨터와 사람에게 동일한 질문에 대한 답을 듣고 컴퓨터와 사람을 구분할 수 있는가? 즉, 사람같이 행동(대답)함으로 이를 인공지능이라고 정의할 수 있습니다. Thinkin..

[논문 리뷰] EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training

약 2년 전 공개했었던 EfficientNet은 다른 모델들에 비해 빠른 학습 속도와 좋은 성능으로 Image classification 분야에서 활발하게 활용되었습니다. 그리고 최근 구글에서 기존의 EfficientNet과 비교해서 학습 속도와 정확도를 더욱 개선한 EfficientNet V2를 발표했습니다. 기존의 모델에 비해서 빠른 학습 속도를 보여준다고 하는데 해당 논문의 핵심 부분만 간략하게 정리해보도록 하겠습니다. EfficientNet ? 네트워크의 파라미터 수를 감소시키면 모델이 작아지고 그에 따라서 메모리에 쉽게 올릴 수 있는 등 다양한 이점이 있습니다. 하지만 파라미터 수를 감소시키면 모델의 성능 또한 감소한다는 문제점이 발생합니다. 그렇기 때문에 성능 감소 없이 파라미터 수를 최소화하..

논문 리뷰 2021.05.16 (1)

Data Science Introduction [1]

저는 아직 Data Scientist가 정확히 어떤 배경지식이 필요하며 필드에서 어떤 역할을 하는지에 대해 알지 못 합니다. 그래서 저는 인터넷에 돌아다니는 방대한 지식들을 바탕으로 공부하려 합니다. 오늘부터 공부하는 모든 내용들을 이곳 블로그 [ Data Science ] 카테고리에 정리할 것이고, 그로인해 스스로 동기부여를 할 수 있기를 기대하고 있습니다. 작심삼일로 끝나지 않기를... 가장 먼저 data scientist들에게 가장 핫하고 많은 고수들이 모여든다고 하는 "Kaggle"을 중심으로 시작하겠습니다. (Kaggle 가입만 해놓고 미뤄둔게 몇 달인지 모르것네) 먼저, 간단하게나마 데이터 사이언스의 개념에 대해서 살짝 정리 해보겠습니다. Wikipedia에 따르면 Data science is..