'📁 AI & Bigdata' 카테고리의 글 목록 (4 Page)

[ML] 모델에 사용될 feature를 선택하는 과정: Permutation Feature Importance

2022.08.31

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[ML] GBM이란

2022.08.29

부스팅 알고리즘: 여러 개의 머신러닝을 순차적으로 학습하면서 각 step에서 잘못 예측된 데이터에 대해 가중치를 부여해 오류를 개선해 나가는 학습 방식 AdaBoost(Adaptive boosting) Gradient boost AdaBoost가 학습 방법 GBM에서 파생된 모델 XGBoost LightGBM CatBoost GBM(Gradient Boost Model) -. 이때 여러 개의 머신러닝은 순차적으로 구성이 되며, 머신러닝이 예측한 값과 실제 데이터 값 사이의 차이를 "잔차"라고 합니다. -. 첫번째 생성된 머신러닝이 발생시킨 잔차를 두번째 생성된 머신러닝이 학습하게 되며, N번째까지 반복적으로 학습합니다. 이러한 방법으로 생성된 모델은 잔차를 최소화시키며, GBM이라 부릅니다. ※ 오차와 ..

📁 AI & Bigdata/AI & ML & DL

[AI] XAI, eXplanable AI이란

2022.08.29

설명 가능한 인공지능: XAI 머신러닝: 컴퓨터 비전, 회귀 분석, 시계열 예측, 분류, 음성 인식, 문자 인식 에 사용 되었다. 하지만 머신러닝, 몇몇 딥러닝 알고리즘의 작동 방식은 black box와도 같다. 이는 모델의 입력값, 출력값 이외의 작동 원리를 알기 힘들다는 것이다. 딥러닝은 학습 방식은 간단한 미분 계산들로 이루어져 있지만, 정확도 개선을 위해 무수히 많은 layer를 쌓아 결과적으로 복잡한 모델이 만들어 진다. ML 모델 black box: XGBoost, Random Forest XGBoost는 Decision Tree의 Overfitting 단점을 극복하기 위해 Single Decision Tree를 쌓은 것이다. white box: Decision Tree XAI 모델의 정확도 ..

📁 AI & Bigdata/AI & ML & DL

[DL] TensorFlow- 심층신경망 모델 코드 구현

2022.08.19

import: 필요한 모듈 import 전처리: 학습에 필요한 데이터 전처리를 수행합니다. 모델링(model): 모델을 정의합니다. 컴파일(compile): 모델을 생성합니다. 학습 (fit): 모델을 학습시킵니다. 이미지: 데이터 로드 1) load_data()를 통해 train, validation 나눈다. (x_train, y_train), (x_valid, y_valid) = fashion_mnist.load_data() 전처리 1) 이미지 정규화 (Normalization)- 모든 픽셀은 0~255(8bit) x_train = x_train / 255.0 x_valid = x_valid / 255.0 3) Flatten- 2D> 1D x = Flatten(input_shape=(28, 28)) ..

📁 AI & Bigdata/Raspberry Pi

[라즈베리파이] IoT 플랫폼을 활용한 머신비전 기반 인공지능 실무교육 프로그램 보고서

2022.08.18

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📁 AI & Bigdata/AI & ML & DL

[DL] Faster R-CNN 네트워크 세부 구성

2022.08.18

R-CNN(Regions with CNN features)이 어떻게 작동하는지 자세히 설명하겠습니다. R-CNN (Girshick et al. 2013)* Fast R-CNN (Girshick 2015)* Faster R-CNN (Ren et al. 2015)* Section 1: Image Pre-Processing R-CNN 주요 문제 ROI(Region Proposal Interest) 식별: 이미지에서 개체 ROI(Region Proposal Interest) : class 확률 분포 계산(ROI에 calss의 개체가 포함될 확률), 분류 결과 확률이 가장 높은 class 선택 Section 2: Network Organization Head Region Proposal Network (RPN) ..

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