hwibeenjeong 님의 블로그

오늘은 기술 나눔 활동을 진행하였다. 기술 나눔 활동에는 두 가지가 있었다. 데이터 라벨링, 고경력자의 생성형 AI 수업 보조가 있었다. 나는 고경력자의 생성형 AI 수업을 보조하는 활동에 참여하였다. 생성형 AI에 대한 내용들을 은퇴하신 고경력자분들께 알려드리는 수업의 보조를 하는 활동은 정말 많은 것들을 얻어갈 수 있을 것 같았다. 인맥이면 인맥, 고경력자가 경험해온 시간들을 간접적으로 느끼고, 그들의 삶을 엿들을 수 있었던 값진 시간이었다.한 분야에서 이름을 떨치셨던 분들의 이야기를 들으니 원동력이 되었고, 강한 동기부여가 되었다. 추가로 전문적인 지식들까지 알게되어서 값진 시간이었다. 연세가 있으시지만, 배우고자 하는 의지를 배울 수 있었고, 고경력자분들의 질문 수준을 보면서 감탄하고, 나도 나중..

0. 들어가기 앞서인공지능 관련 수업이 얼추 진행되었다. 지금까지 배운 내용들을 토대로 미니 프로젝트를 진행하였다. 1. 주제 선정 발표미니 프로젝트 주제를 선정하여 해당 주제에 대한 발표를 진행하였다. 우리 조는 폐기물 발생량과 온실가스 배출량 분석을 통한 지속 가능한 삶 제안이라는 주제로 이번 프로젝트를 진행하려한다.폐기물이 발생하고 폐기물을 처리하는 과정을 자세히 살펴보면, 소각과 매립이 주를 이루고 있다. 그렇기 때문에 해당 과정에서 발생하는 온실가스 배출량을 확인한다. 상관관계 분석을 진행하고, 온실가스가 지구온난화를 가속화 시킨다는 것과, 지구 온난화로 인한 이상기후들에 대한 데이터들을 분석하고 예측하여, 지금처럼 폐기물이 발생된다면 머지 않아 환경을 악화시킬 수 있다는 것을 보여줄 예정이다...

1. 딥러닝 개요1-1. 딥러닝 라이브러리 (Keras)딥러닝에 주로 사용되는 라이브러리인 Keras의 중요한 요소들을 살펴보자.- 모델 (Model)* 순차 모델(Sequential)을 비롯한 다양한 모델들이 존재한다. 이번 교육과정에서는 순차 모델을 주로 다루니 순차 모델에 대해서 자세히 알아보자.compile(optimizer, loss, metrics): 훈련을 위해서 모델을 구성하는 메소드fit(x, y, epochs, batch_size, verbose): 모델 훈련 메서드evaluate(x, y): 테스트 모드에서 모델의 손실 함수 값과 측정 항목 값을 반환predict(x, batch_size): 입력 샘플에 대한 예측값 생성add(layer): 레이어 모델에 추가한다- 레이어 (Layer..

1. 인공 신경망신경망: 생물학적인 신경망에서 영감을 받아서 만들어진 컴퓨팅 구조 인간의 두뇌컴퓨터처리 소자의 개수10의 10제곱개의 뉴런10의 8제곱개의 트랜지스터처리 소자의 속도10의 제곱Hz10의12제곱 Hz학습 기능유무계산 스타일분산 병렬 처리중앙집중식, 순차적 처리단순한 필기체와 같은 이미지들은 식별이 쉽지만, 다채로운 색상의 그림은 식별하기 어렵다.  2. MLP (Multi Layer Perceptron)2-1. 퍼셉트론(Perceptron)1957년 로젠 블라트가 고안한 인공신경망, 입력층에 임의의 벡터가 들어 오면, 서로 연결된 특징값과 가중치를 곱한 결과를 모두 더한다. 이렇게 얻은 값을 활성화 함수에 입력으로 넣고 계산한다. 활성화 함수의 출력이 퍼셉트론의 최종 출력이 되는데, 1 또..

이강산 사진 작가님께서 설명해주신 '나는 나다'라는 강의는 그동안 이강산 작가님께서 경험하신 일들을 간접적으로 경험하였다. 이강산 작가님께서는 4년간 여인숙을 돌아다니시면서 만나셨던 다양한 사람들에 대한 이야기를 해주셨다. 이강산 작가님께서 1년간 노력하신 결과물로 그 사람을 사진에 담았다는 사실도 굉장히 놀라웠고, 사람의 마음을 여는 것도 굉장히 어렵다고 생각했는데 어떻게 하면 이강산 작가님처럼 사람의 마음을 움직일 수 있을지 고민도 해보았다. 그렇게  고민해도 답이 나오지 않았기에 질문드려보았다. 그러자 작가님께서는 정성과 간절함이라고 말씀해주셨다. 지금까지는 그러한 상황이 오지 않았기에 이해할 수 없었지만, 나중에라도 이 말씀이 공감이 될 날이 올 것이라 믿는다. 대전대학교 건축학과 최기원 교수님의..

1. 분류(Classification) 알고리즘머신러닝 중 분류 기술은 지도학습 중 하나이다. 제공된 데이터를 학습하고, 학습된 모델은 데이터들을 분류한다. 분류 알고리즘 중 가장 대표적인 k-NN 알고리즘에 대해 알아보자.  k-NN(k-Nearest Neighbors) 알고리즘k 최근접 이웃 알고리즘은 기준점 주변의 데이터들을 바탕으로 값이 결정된다. 먼저 범위(k)를 정해주고, 범위 내에 있는 데이터가 어떤 클래스인지에 따라 기준점의 데이터의 클래스가 결정된다.만약 k가 3이라고 가정했다면,  빈 네모는 붉은 별로 분류된다. 하지만 반대로 k값이 증가함에 따라 데이터의 개수가 아래의 그림과 같아진다면 빈 네모는 파란 원이 된다.이렇게 주위의 데이터들 바탕으로 값이 결정되기 때문에 최근접 이웃이라고 ..

1. 머신 러닝의 기초머신러닝에서 가장 중요한 것은 데이터이다. 신뢰성이 높은 데이터가 정확도가 높은 머신러닝 모델을 만든다고 해도 과언이 아니다. 그렇기 때문에 우리는 데이터 전처리를 진행하고, 학습 데이터와 테스트 데이터를 잘 구분해야 한다. 데이터는 정말 다양한 분야에서 채집되고, 많은 분야에서 사용된다. 사용 분야 예시를 확인해 보자.연구공공데이터경연학술, 교육사업, 서비스위와 같은 분야에서 다양한 데이터들이 활용된다. 그렇다면 데이터의 종류에는 어떤 것들이 있을까?데이터에는 크게 3가지 유형이 있다. Tabular(테이블화) 데이터, 영상이미지 데이터, 순차적 데이터로 이루어져 있다. 영상이미지 데이터는 정적 이미지(사진)와 동적 이미지(동영상)로 나뉘고, 순차적 데이터는 시간 데이터, 소리 데..