전체 글34 [지능형 시스템] Chapter 10. Fuzzy Theory (퍼지 이론) 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 🕹 퍼지 이론이란? 우리의 일상은 애매모함으로 넘친다. 불완전하고, 부정확한 자료를 처리하기 위해 신경회로망을 사용하는 것인데, 여기에 퍼지 이론(fuzzy logic)을 추가하면 또 다른 애매모한 처리의 상승효과가 가능하다. 퍼지 이론과 확률 이론의 닮은 점 ✔️ 퍼지 멤버십(fuzzy membership) 과 확률의 값은 0-1 사이이다. ✔️ 확률의 1은 어떤 사건이 일어날 확실성을 나타내고, ✔️ 애매모호함(fuzziness)의 1은 특정 집합에 속하는 대상에 관한 확실성을 나타낸다. union, intersection, complement ✔️ A와 B의 unio.. 2023. 6. 14. AutoML이란 ☝ 개념 머신러닝을 할 때마다 아래의 작업은 계속 반복된다. 반복되는 작업을 최대한 자동화하면 효율성을 높일 수 있을 것이다. AutoML은 이렇게 Raw 데이터로부터 모델 배포까지를 자동화해주는 automated machine learning 이다. 🔧 기술 AutoML로 해결하고자 하는 문제는 크게 두가지이다. CASH(Combined Algorithm Selection and Hyper-parameter optimization) -> 최적의 알고리즘과 하이퍼 파라미터 찾기 NAS(Neural Architecture Search) -> 최적의 architecture 찾기 📂 패키지 및 시스템 AutoML관련 상용 시스템 및 파이썬 패키지는 아래와 같다. Auto-WEKA IBM AutoAI Micro.. 2023. 6. 13. [지능형 시스템] Chapter 9. BAM (양방향 연상 메모리 - Bidirectional Associative Memory) 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 🌰 양방향 연상 메모리, BAM 이란? 📌 개념 입력(X) 와 출력(Y)가 양방향으로 연결되어 서로 다른 기억에 대해 연상할 수 있는 메모리이다. 📌 등장 배경 연상 메모리에는 두 가지 유형이 있다. 자동 연상 메모리 (Autoassociative memory) 와 이종 연상 메모리 (Heteroassociative memory) 이다. Autoassociative memory는 하나의 기억을 완벽히 구성 또는 교정 할 수 있지만, 기억된 데이터로 다른 기억을 연상할 수 없다는 점이 큰 특징이다. Heteroassociative memory(Bidirectional Ass.. 2023. 6. 13. [지능형 시스템] Chapter 8. ART (적응적 공명 이론 - Adaptive Resonance Theory) 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 🎨 적응적 공명 이론, ART 란? 📌 개념 ART는 Adaptive Resonance Theory로, 기존 패턴에 대한 지식을 지우지 않고 새로운 학습에서 유지하기 위해 노력한다. 이는 마치 기존의 고유진동수에 맞게 진동이 일어나 발생하는 "공명" 현상과 비슷해 적응적 공명 이론이라고 불린다. 📌 등장 배경 ART 이전에 등장했던 신경망들은 새로운 패턴을 추가하면 전부를 다시 학습하는 식이였다. 그 예로 다층 퍼셉트론을 살펴보면, 다층 퍼셉트론은 새로운 훈련 벡터가 추가되면 가중치 값을 갱신함으로서 전에 학습한 모든 것을 파괴한다. 그러나 ART는 기존의 지식이 새 지식.. 2023. 6. 11. [지능형 시스템] Chapter 7. 신경회로망의 분류 ( Taxonomy ) 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 개념 복습 🌹 피드 포워드 (Feedforward): 입력층으로 데이터가 입력되고, 1개 이상으로 구성되는 은닉층을 지나, 마지막에 있는 출력층으로 출력값을 내보내는 과정 🌹 피드 백(Feedback): 출력층으로 나온 출력값이 다시 입력층으로 들어가는 재귀적인 과정 🌹 지도 학습 (Supervised): 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것. 예를 들어, 분류, 회귀 문제가 있다. Backpropagation (feedforward) Perceptron (feedforward) LMS (feedforward) 🌹 비지도 학습 (Unsupervised): 정.. 2023. 6. 10. [지능형 시스템] Chapter 6. 오차역전파법 ( Backpropagation ) 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 배경 신경회로망의 부활 Minsky와 Papert의 Perceptrons(1969)이후 20년간 침체. PDP(Parallel Distributed Processing (1986) group : (1) Rumelhart(사진), McClelland, Elman, Sejnowski, Smolensky, Zipser 등 (2) Backpropagation 알고리즘의 유행. (3) 선형분리 등 여러 문제점 해결. Multi-layer Perceptron의 등장 Input layer와 output layer 사이에 하나 이상의 중간층을 가지는 구조. Input layer, hid.. 2023. 6. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
