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Object Detection, Faster RCNN 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 8. 6.
Visual Recognition, 전이학습 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 8. 6.
Yolo 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 8. 6.
확률분포(Probability Disstributions)- 이산확률분표(이항분포만) * 이 공부노트는 프로그래머스 인공지능 데브코스 강창성 교수님의 강의를 바탕으로 제작되었습니다. 확률이론은 ML을 이해하기 위해 필수. 자세하게 이해할수록 여러가지 알고리즘에 대해 접근하기 쉬워진다. 결합확률분포를 완벽하게 풀 수 있다면 모든 문제를 풀 수 있다고 하십니다.(갈길이 멀다.) 오늘은 이산확률분포에 대해 알아보도록 한다. 밀도추정(Ensity Estimation) N개의 데이터 $\mathbf{x}_1,\ldots\mathbf{x}_N$ 주어졌을 때 분포함수 $p(\mathbf{x})$를 찾는 것이다. $p(\mathbf{x})$를 파라미터화된 분포로 가정하고, 회귀에선 $p(t|\mathbf{x})$, 분류에선 $p(\mathcal{C}|\mathbf{x})$로 추정한다. 그 다음 분포의 .. 2021. 6. 7.
ML 기초 실습 과제 (Data : Predicting Food Delivery Time) * 이 공부노트는 프로그래머스 인공지능 데브코스 주차 과제를 바탕으로 제작되었습니다. 음식배달 서비스를 위한 예측 모델을 만들기. 즉 음식 배달에 걸리는 시간을 예측하는 모델을 만드는 것이다. kaggle의 Predicting Food Delivery Time 데이터셋 안에 있고, 실제로 이걸 우리가 직접 만들어보았다.(물론 따라하면서....) 여기서 예측된 배달시간이 실제 배달시간보다 더 걸리는 경우 리스크는 두배가 됨을 가정으로 한다. ( 예로 카카오 택시 앱을 보면 도착까지 드는 예상 금액이 실제 금액보다 높은 경우가 있는데, 이와 같은 원리로 적용된다고 보면 된다. 예상금액보다 더 들면 솔직히 기분 나쁘니깐 - 기술적인 요인 말고 인적인 요인이 첨가된 것일 뿐) 우선 데이터를 보면 Restaura.. 2021. 6. 6.
선형대수(Linear algebra)-행렬, 행렬의 곱, 성질(2) * 이 공부노트는 프로그래머스 인공지능 데브코스 강창성 교수님의 강의를 바탕으로 제작되었습니다. * 이번엔 진짜 이해하기 힘들 것을 알아가면서 정리해보자(지친다ㅜㅜ). 치역(Range), 영공간(Nullspace) 벡터의 집합($\{x_1,x_2,\ldots,x_n\}$)에 대한 생성(span) $$\mathrm{span}(\{x_1,x_2,\ldots,x_n\}) = \left\{ v : v = \sum_{i=1}^n\alpha_i x_i, \alpha_i \in \mathbb{R} \right\}$$ 행렬의 치역 (range) 행렬 $A\in \mathbb{R}^{m\times n}$의 치역 $\mathcal{R}(A)$는 A의 모든 열들에 대한 생성(span)이다. $$\mathcal{R}(A) =.. 2021. 6. 3.