오구리의 DevLog

복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다. 이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다. ▶1.5.2 규칙 기반 방법론 vs 기계학습 방법론 규칙 기반 방법론 - 사람이 사용하는 규칙을 수집해 프로그래밍 - ex) 필기 숫자 인식 프로그램 - 숫자 3은 '왼쪽에서 보면 위와 아래에 터진골이 있다. 등...'와 같은 규칙을 수집한다. - 한계 노출 - 비슷한 모양을 가진 데이터에 대해 규칙을 위반하는 샘플이 꾸준히 발생한다. 기계학습 방법론 - 인공지능 초반에 규칙 기반이 대세였으나 1990년부터 기계학습으로 주도권이 이동했다. - 충분한 데이터를 수집한 다음 기계학습 모들을 학습하는 방법(데이터-주도 패러다임) - ..

복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다. 이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다. ▶6.3 컨볼루션 신경망의 학습 컨볼루션 신경망은 커널을 학습한다. 6.3.1 손실 함수와 옵티마이저 손실 함수 - 다층 퍼셉트론과 컨볼루션 신경망은 중간층이 다르지만 입력과 출력은 동일하므로 같은 손실함수를 사용한다. 옵티마이저 - 다층 퍼셉트론은 엣지 가중치, 컨볼루션 신경망은 커널의 화소 값을 최적화한다는 점만 다르다. - 학습 원리는 동일하므로 같은 옵티마이저를 사용한다. 6.3.2 통째 학습 (End-to-End) 고전적인 컴퓨터 비전은 수작업 특징을 사용한다. - 사람의 직관으로 설계하기 때문에 어느 정도 성능 달성 ..

복습하기 위해 학부 수업 내용을 필기한 내용입니다. 이해를 제대로 하지 못하고 정리한 경우 틀린 내용이 있을 수 있습니다. 그러한 부분에 대해서는 알려주시면 정말 감사하겠습니다. ▶4.1 인공 신경망의 태동 인공 신경망은 생물 신경망에서 영감을 얻었지만 실제 구현은 다르다. - 컴퓨터의 작동 원리가 생물의 작동원리와 근본적으로 다르기 때문이다. 4.1.1 생물 신경망 사람의 뇌와 컴퓨터 - 뉴런은 뇌의 정보처리 단위로서 연산을 수행하는 세포체이다. - 처리한 정보를 다른 뉴런에 전달하는 축삭, 다른 뉴런으로부터 정보를 받는 수상돌기로 구성되어 있다. - 사람 뇌는 10^11개가량의 뉴런, 뉴런마다 1000개가량의 연결이 있다. -> 고도의 병렬 처리기 - 반면에 폰 노이만 컴퓨터는 아주 빠른 순차 명령어..