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Attention 은 현재 NLP, Computer Vision 등 다양한 task에서 많이 채택되어 사용되고 있다. Attention 이 무엇인지에 대해서 간단하게 알아보도록 하자. NLP: 집중할 단어를 결정하는 방식 Computer Vision: 인간의 visual attention 현상을 구현하는 신경망 기법 즉, 문장이나 이미지에서 우리가 설계한 모델이 더 중요한 부분을 집중적으로 볼 수 있도록 하는 방법이다. 현재 우리가 vision task에서 사용하고 있는 attention 기법이 처음 사용되었던 분야는 NLP 분야이다. 위 그림은 NLP 에서의 seq2 seq이다. Encoder에서 각각의 단어들이 embedding 되어 ..

해당 글은 K-MOOCK에서 충남대학교 교수님들이 강의해 주신 인공지능 활용 바이오 기술 플랫폼 강의를 듣고 정리하여 자료로 만든 것입니다. 강좌 | MOE_CNU12 | K-MOOC (kmooc.kr) 강좌 | MOE_CNU12 | K-MOOC www.kmooc.kr 이전에 CNN과 CNN에서 사용하는 layer들을 살펴보았다. CNN을 통해 feature map을 뽑는 것은 이미지의 representation을 학습하는 과정(Representation learning, 표현학습)이다. 그럼 representation learning이란 무엇일까? 표현학습이란 실제 현실세계에 있는 데이터를 기계가 가져왔을 때, 그 데이터로부터 문제..

Computer vision은 "컴퓨터 과학", "물리학", "수학", "생물학"과 같은 여러 연구 개발 분야의 교차점에 위치하고 있어 정의하기가 어려울 수 있다. 그 핵심을 꼽자면, computer vision은 "디지털 이미지에서 정보를 자동으로 추출하는 것"으로 요약할 수 있다. 컴퓨터에선 이미지를 RGB 값 행렬인 픽셀 덩어리로, 그 이상의 의미를 갖지 않는다. Computer vision의 목표는 컴퓨터에게 인간(혹은 다른 생물)이 이해하는 방식 혹은 그보다 더 나은 방식으로 "이 픽셀을 이해하는 방법"을 가르치는 것이다. 1. 객체 분류 (Object Classification) 이미지 속의 객체를 인식하고 cl..

Logistic regression 은 label이 0, 1로 정해져 있는 이진 분류 문제에 사용되는 알고리즘이다. Logitsic regression을 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0~1 사이의 값으로 예측하고 그 확률에 따라서 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류해 주는 supervised algorithm이다. ex) 스팸 분류, 메일을 받았을 때 스팸일 확률이 0.5 이상이면 스팸, 0.5보다 낮은 경우 정상적인 이메일 수식으로 한번 확인해 보자. Given X, want y' = P(y=1|X) X (입력특성), y(주어진 입력특성 X에 해당하는 실제 값), y'(예측값) 즉, y'은 X가 주어질 때 y=1인 확률을 나타니며 0

선형 회귀는 알려진 다른 관련 데이터 값을 사용하여 알 수 없는 데이터의 값을 예측하는 데이터 분석 기법이다. 알 수 없는 변수 또는 종속 변수와 알려진 변수 또는 독립 변수를 선형 방적으로 수학적 모델링한다. Ex) 작년의 지출 및 수입에 대한 데이터가 있다고 가정해 보자 선형 회귀 기법은 이 데이터를 분석하여 지출이 수입에 받는 영향을 분석한다. 그런 다음 미래의 알려진 소득을 통해 밝혀지지 않은 미래 비용을 계산한다. 선형 회귀 모델은 비교적 간단하며 예측을 생성하기 위한 "해석하기 쉬운 수학 공식을 제공"한다. 선형 회귀는 확립된 통계 기법이며 software 및 computing에 적용이 쉽다. 또한 예측 결과에 대한 원인과 인과 관계등의 해석이 가..

인간이 가지고 있는 지적 능력을 컴퓨터에서 구현하는 다양한 기술이나 소프트웨어, 컴퓨터 시스템 등을 통틀어 일컫는 말즉, 간단히 말해서 AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터를 만들려고 한다. 인공지능 (AI, Artifical Intelligence) 인간이 해야 할 일을 기계가 대신할 수 있는 모든 자동화에 해당 즉, 지능적인 인간의 행동을 모방하는 기계의 능력을 의미한다. 머신 러닝 (Machine Learning) 시스템이 경험을 통해 자동으로 학습하고 개설할 수 있도록 하는 AI의 Application 중 하나이다. 명시적으로 규칙을 프로그래밍하지 않으며 데이터로부터 의사결정을 위한 패턴을 스스로 학습한다. 뇌의 정보..

이전 시간에 이어서 포인터에 대해서 더 알아보고 C언어 기초를 마무리하도록 할 것이다. 1. 포인터 1.1 포인터와 1차원 배열 배열의 이름은 배열의 시작 주소이다. 배열 이름은 배열 요소에 접근하기 위해서 꼭 필요하다. &array[idx] 를 통해서 각 index의 주소에 접근이 가능할 수 있음을 확인할 수 있다. 배열의 주소를 그림으로 표현하면 다음과 같다. array의 이름은 시작 주소이며 indexing을 통해 각 index의 주소로 접근이 가능하다는 것을 알 수 있다. 다음 코드는 참조하고 있는 배열 요소에 접근하는 코드이다. 기존의 참조 변수 접근과 indexing하는 부분을 제외하고는 방법이 크게 다르지 않다는 것을 알 수 있다. 1차원 배열에서 *(array + i) == *&array[..

이번에는 포인터에 대해서 알아보자 1. 포인터 1.1 포인터란? real world에서 택배원이 하는 일은 고객의 주소를 받고 해당 주소로 물건을 전달하는 일이다. 일상에 택배가 없다면 매장에서 직접 물건을 사야한다. 반품이라도 하려면 직접 매장에 다시 가야 한다. 택배 서비스가 있기 때문에 물건 구매 시 매장을 간접 접근 (물품을 수령하기 위해 직접 방문하지 않음) 해서 물건을 받을 수 있고, 물건 반품 시에도 간접 접근 (물품을 반품하기 위해 직접 방문하지 않음) 해서 물건을 되돌려 줄 수 있다. Computing world에서도 택배원과 같은 일을 하는 변수가 있다. 우리는 그것을 포인터 혹은 포인터 변수라고 부른다. 포인터 변수는 메모리 공간의 주소를 알려주면 해당 주소를 기억 (저장) 하고 있다..