Miscellaneous61 [2024-2] 문지영 - deeplearning: Introduction https://www.deeplearningbook.org/contents/intro.html https://www.deeplearningbook.org/contents/intro.html www.deeplearningbook.org I. 인공지능이란0. 인공지능의 가능성 프로그래밍이 가능한 컴퓨터가 등장했을 때부터 이러한 기계가 인간과 같은 지능을 갖출 수 있을까에 대한 궁금증이 있어왔음. 인간에게는 직관적이고 쉬운 문제인 단어 인식이나 이미지에서 특정 얼굴을 알아보는 것과 같은 문제가 컴퓨터에게는 어려운 과제. 컴퓨터는 개념들의 계통구조를 이용하여 경험으로부터 배우고 세상을 이해할 수 있음. 복잡한 개념의 하위 개념, 그리고 그 개념의 하위 개념으로 내려가는 계통구조를 활용: 심층학습deep lear.. 2025. 1. 4. [2024-2] 박경태 - deeplearning: Probability and Information Theory https://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html https://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html www.deeplearningbook.org I. 확률 이론의 기초1. 확률과 불확실성확률 이론은 불확실성을 다루는 수학적 도구다. 많은 자연 현상과 시스템은 본질적으로 불확실성을 포함하고 있으며, 이를 정량적으로 표현하는 데 확률 개념이 활용된다.불확실성은 다음과 같은 세 가지 주요 원천에서 발생한다:내재적 확률성시스템 자체가 본질적으로 확률적으로 작동하는 경우.예: 양자역학에서의 입자의 움직임, 무작위로 섞인 카드의 순서.불완전한 관측모든 변수를 관측하지 못해 발생하는 불확실성.예: 몬티홀 문제에서 문 뒤의 자동차 위.. 2025. 1. 3. [2024-2] 박경태 - deeplearning: Linear Algebra https://www.deeplearningbook.org/contents/linear_algebra.html https://www.deeplearningbook.org/contents/linear_algebra.htmlChapter 2 Linear Algebra Linear algebra is a branch of mathematics that is widely used throughout science and engineering. Yet because linear algebra is a form of continuous rather than discrete mathematics, many computer scientists have little experiencewww.deeplearningbook.. 2024. 12. 31. [2024-2] 황징아이 - 차원축소 : PCA, SVD, LSA, LDA, MF 1. 차원 축소란?차원의 저주 (Curse of Dimension)는 입력된 데이터의 수보다 데이터의 차원이 더 큰 경우 발생하는 문제입니다. 예를 들어 100개의 데이터 그리고 각 데이터의 차원은 500인 상황이 발생하게 되면 백터 공간의 차원이 무수히 커지고 데이터는 여기저기 흩뿌려지게 됩니다. 모델의 복잡도가 증가하고 예측 성능이 낮아지게 됩니다.차원 축소는 이러한 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 계산 효율을 높이고, 노이즈를 제거하며, 중요한 정보를 유지하면서도 이해하기 쉽게 만들어주는 중요한 기법입니다.Feature Selection : 특정 Feature에 종속성이 강한 불필요한 Feature 제거 우리 목적의 불필요한 Feature를 날림Feature Extraction : 기존 Feau.. 2024. 12. 21. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 16 다음
