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인공지능 대학원

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컬렉션 자료형: 리스트, 튜플, 딕셔너리 1. 컬렉션 자료형: 리스트, 튜플, 딕셔너리✅ 리스트 (List)가장 많이 사용하는 자료구조 중 하나순서가 있으며, 변경(수정/삭제) 가능하고, 중복 허용대괄호 [] 사용fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] 자주 사용하는 리스트 메서드메서드 설명 예시append(item)리스트 맨 뒤에 추가fruits.append('grape')insert(pos, item)특정 위치에 추가fruits.insert(1, 'orange')extend(list)리스트에 다른 리스트 확장fruits.extend(['kiwi', 'melon'])pop([pos])특정 위치(기본 마지막)의 요소 제거fruits.pop()remove(item)특정 값을 가진 첫 번째 항목 제거fruits.remo..
Matplotlib / Numpy Matplotlib (맷플롯립) 1. Matplotlib이란?파이썬의 시각화 라이브러리로, 데이터를 그래프로 쉽게 표현할 수 있음Pyplot은 Matplotlib의 가장 많이 쓰는 서브모듈2. Pyplot 구성 요소구성 요소설명figure전체 그래프의 틀 (도화지 전체)axes그래프가 실제로 그려지는 영역 (x축, y축 포함)subplot한 figure 안에 여러 개의 axes를 넣을 수 있는 기능예시:import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots() # figure와 axes 생성ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 그래프 그리기plt.show()plt.subplots()는 도화지 위에 공간을 나눠 그래프를 여러 개 그릴 때 사용..
딥러닝 개념 딥러닝 개념1. 손실 함수 (Loss Function)손실 함수(Loss) 는 모델의 예측값과 실제 정답의 차이를 수치로 나타냄예: L = f(p) (L은 손실 값, p는 예측 결과)L은 스칼라값 (즉, 하나의 수)p는 스칼라/벡터/행렬 등 다양할 수 있음손실 함수는 작을수록 좋다!손실을 줄이는 것이 모델 학습의 목표분류 문제에서는 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 를 주로 사용2. 경사 하강법 (Gradient Descent)손실 값을 가장 작게 만드는 가중치(weight) 를 찾기 위한 알고리즘손실 함수의 기울기(경사) 를 따라 가중치를 조금씩 바꿔감러닝레이트 (learning rate 또는 alpha)한 번에 이동하는 거리 (step size)너무 작으면: 학습이 느림너무 크면: 최소점을 ..
인공신경망 MLP,CNN 1.  신경망(Neural Network) 학습 과정신경망은 입력 → 출력을 매핑해주는 모델로, 학습은 예측값과 실제값의 차이(=오차)를 줄이는 과정이때 중요한 역할을 하는 게 손실 함수 (Loss Function)!2.  손실 함수 (Loss Function)예측값과 실제 정답 사이의 차이를 수치로 나타냄손실 함수 값이 작을수록 모델이 잘 맞췄다는 뜻분류 문제에서는 크로스 엔트로피 (Cross Entropy) 가 대표적:예측 확률 분포와 실제 정답(원-핫 벡터) 분포의 차이를 측정정답 클래스에 높은 확률을 줄수록 손실이 작아짐3. 최적화 함수 (Optimizer)손실 값을 줄이기 위해 가중치(weight) 를 업데이트하는 도구대표적인 알고리즘:SGD (Stochastic Gradient Descent)..
CIFAR-10로 CNN 이미지 분류 # 필요한 라이브러리 불러오기import torch # 딥러닝 기본 라이브러리from torch import nn # 신경망을 쉽게 만들 수 있는 도구from torch.utils.data import DataLoader # 데이터를 배치(batch) 단위로 불러오는 도구import torchvision # 이미지 데이터셋 관련 도구 모음from torchvision import datasets, transformsimport matplotlib.pyplot as plt # 그래프 그릴 때 사용import numpy as np # 수학 계산을 쉽게 해주는 도구# GPU가 가능하..
CNN(Convolutional Neural Network) CNN(Convolutional Neural Network)1. CNN 개요CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 데이터 처리에 특화된 딥러닝 모델로, 특징 추출(Feature Extraction)과 분류(Classification)를 자동으로 수행할 수 있다.(1) CNN의 주요 구성 요소Convolution Layer (컨볼루션 레이어) → 이미지 특징 추출Activation Function (비선형 활성화 함수, 주로 ReLU) → 비선형성 부여Pooling Layer (풀링 레이어) → 차원 축소, 중요한 정보 유지Fully Connected Layer (완전 연결층) → 최종 분류2. 컨볼루션 연산 (Convolution Operation)(1) 컨볼루션 필터(3×..
비선형 함수(Nonlinear Function)의 필요성 비선형 함수(Nonlinear Function)의 필요성 정리1. 선형 함수 vs 비선형 함수선형 함수(Linear Function): 직선의 형태로 데이터를 분리 가능비선형 함수(Nonlinear Function): 곡선을 활용하여 복잡한 패턴을 표현 가능(1) 선형 함수만 사용하면 발생하는 문제뉴럴 네트워크에서 선형 변환(행렬 곱셈)만 계속하면 결국 하나의 선형 변환으로 축소됨예: 3개 레이어 중 중간 레이어가 사라지는 효과 발생즉, 딥러닝(Deep Learning)이 아닌 단순한 선형 모델(Linear Model)이 되어버림(2) 딥러닝에서 비선형 함수의 필요성뉴런(Neuron) 수가 많아질수록 모델 성능이 향상됨비선형 활성화 함수(Activation Function)를 추가하면 레이어의 역할이 유..
빅데이터 산업 이해 빅데이터 산업 이해 1. 빅데이터 개요빅데이터(Big Data)는 대량의 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하여 가치 있는 정보를 도출하는 기술이다.빅데이터 산업에서는 데이터를 다루는 플랫폼, 에코시스템, 서비스 프레임워크가 중요한 요소로 작용한다.2. 빅데이터 플랫폼과 에코시스템(1) 빅데이터 플랫폼하둡(Hadoop)대용량 데이터를 병렬 처리할 수 있는 대표적인 오픈소스 플랫폼데이터 저장(HDFS) + 분산처리(MapReduce) 기반확장성 및 시각화 기능 지원(2) 빅데이터 에코시스템빅데이터 기술과 서비스를 구성하는 다양한 소프트웨어 및 인프라데이터 저장, 처리, 분석을 위한 다양한 오픈소스 및 상용 솔루션 포함(3) 빅데이터 서비스 프레임워크빅데이터 서비스를 효율적으로 이해하고, 서비스 공급자를..
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