728x90 머신러닝24 [LG Aimers] <품질과 신뢰성> 1 - 품질 및 품질비용 해당 글은 LG에서 지원하는 LG Aimers의 교육 내용을 정리한 것으로, 모든 출처는 https://www.lgaimers.ai/입니다. 품질이란? 품질의 개념 전통적 품질: 규격에 부합하는 것 품질을 보는 5가지 관점 - 선험적: 품질을 정의할 수는 없더라도 무엇인지 고객이 인지, 선천적 우수성 - 제품: 바람직한 성분이나 속성의 함량 ex) 인상 - 사포닌의 함량, 겨울 내의 - 섬유의 짜임새가 촘촘 - 사용자: 용도 적합성 - 제조: 요구사항에 부항되는 정도 - 가치: 실제 용도와 판매 가격의 최적 상태 품질의 구성 요소 제품 특징: 시장 점유율의 확대, 가격 등 '판매 수익의 증대'에 기여하는 요소, 원가 상승 수반 무결함: 재작업, 폐기처분 감소 등을 통한 '원가 절감', 적합 품질이라 볼 .. 2023. 1. 8. [LG Aimers] <AI 윤리> 3 - 세계적인 데이터 과학자가 되는 방법 해당 글은 LG에서 지원하는 LG Aimers의 교육 내용을 정리한 것으로, 모든 출처는 https://www.lgaimers.ai/입니다. 데이터 사이언티스트의 소양 기존 산업에서 디지털 전환 데이터에 대한 호기심 이종 데이터의 결합은 혁신을 가져옴 ex) 서울 버스 노선 예측 - 기지국 데이터와의 결합 이종(heterogeneous) 빅데이터의 결합과 새로운 인공지능 기반 계산과학 방법의 적용으로 데이터 사이언스 기반 난제 해결, 정책결정 및 신규 산업 창출의 도약이 다가올 것을 기대 데일리 루틴 마크 저커버그 "매일 아침 일어나서 10억 명 이상에게 서비스할 수 있는 좋은 위치에 있는데 내가 무엇을 먹고 입는지에 대한 결정으로 잠시라도 고민하고 싶지 않다." 변화가 곧 생존 목표가 너무 낮으면 너무.. 2023. 1. 5. [LG Aimers] <AI 윤리> 2 - AI Ethics 해당 글은 LG에서 지원하는 LG Aimers의 교육 내용을 정리한 것으로, 모든 출처는 https://www.lgaimers.ai/입니다. AI 관련 윤리와 신뢰 문제 AI and Creativity GAN -> 창작 AI가 만든 첫 교향곡: Iamus - "Hello World" 저작권이 없는 예술의 시대 Copyright Issues 학습에 사용된 데이터를 제공한 사람에게도 혜택이 돌아가기 어렵다 창작자인 AI는 법적 권리를 제공 할 수 있는 법적 제도가 없다 현존하는 예술가의 스타일을 따라한 예술 작품을 만들 경우 상업적 피해를 준다 창작된 작품이 인간의 윤리적 규범을 따르지 않을 수 있다 아직은 창작물의 저작권은 인간의 고유권한으로 원숭이의 사진은 카메라 주인이 소유할 수 없음 인공지능의 작품 .. 2023. 1. 5. [LG Aimers] <AI 윤리> 1 - 데이터 분석과 AI학습에서 유의할 점 해당 글은 LG에서 지원하는 LG Aimers의 교육 내용을 정리한 것으로, 모든 출처는 https://www.lgaimers.ai/입니다. 데이터 처리 및 수집에서 윤리 이슈 데이터 해석 상관관계와 인과관계 구별하기 데이터 전처리 및 분석 도표에 Error bar 추가하기 적합한 통계 테스트 찾기 아웃라이어 제거하기 데이터 정규화하기 EDA(Exploratory Data Analysis) 충분히 하기 데이터의 양 100만 데이터는 있어야 충분히 학습 됨 하지만 모델의 용량이 부족하다면 언더피팅 모델의 용량이 데이터보다 크다면 오버피팅 학습 데이터와 테스트 데이터는 달라야 함 Black Box Algorithm 실제 사례에서는 성능 뿐만 아니라 설명력도 중요 사후 설명력 post-hoc explainab.. 2023. 1. 5. [딥러닝/CNN] Pre-activation ResNet 계속 기울기 1이다 -> 아님 그 부분에도 계속 ReLU가 씌워지기 때문 layer 1000개 쯤 쌓으면 학습이 안 된다. layer를 깊게 쌓았을 때 발생하는 문제점 해결하기 위한 논문 Fine Tuning 관점 code 구현 resnetv2.py 2022. 10. 6. [논문 리뷰] ResNet 논문 리뷰 +) ResNet이 1000장 정도 쌓이면 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 추가 연구는 글 맨 아래에 있음 ResNet 마이크로소프트 팀이 소개한 ResNet 모델입니다. Residual 이라는 새로운 방법이 도입되었습니다. ILSVRC 2015에서 처음으로 Human recognition보다 높은 성능을 보이며 1위를 차지한 152 layer의 모델을 알아봅시다. ↓ 논문 링크 ↓ ResNet paper 더보기 딥러닝 ResNet 논문 리뷰 pytorch 파이토치 tensorflow 텐서플로 code 코드 Abstract 역대 ILSVRC 대회를 보면 depth가 커질수록 성능은 좋아지지만 overfitting, gradient vanishing, 연산량 증가 등의 문제가 있다. 그래서 이전에 사.. 2022. 10. 6. 이전 1 2 3 4 다음 728x90 반응형
