Artificial Intelligence5 Loss Function (손실 함수) Loss Function의 역할 인공지능 학습은 정답과 모델이 예측한 결과의 차이를 최소화 하는 방향으로 진행됩니다. 이때 정답과 예측간의 차이를 계산하는 함수를 Loss function(손실 함수)이라고 합니다. Object function(목적 함수), Cost function(비용 함수)라고 부르기도 합니다. 연구 목적에 따라 다양한 함수를 손실 함수로 사용할 수 있습니다. Pixel-wise Loss 특정 값을 예측하는 Regression(회귀) 모델 또는 Image-to-Image translation 분야에서는 픽셀끼리의 연산을 통한 loss를 많이 사용합니다. 1. 평균 제곱 오차 (Mean Absolute Eorr, MAE) MAE는 정답 값과 예측 값 차이에 대한 절대값의 평균으로 계산됩.. 2022. 7. 8. Activation Function (활성화 함수) Activation Function의 역할 Neural Network는 layer에서 데이터를 연산하고 다음 layer로 값을 전달해주는 방법으로 설계되어있습니다. 이때 값을 그대로 전달하는 것이 아니고, activation function을 통해 변화된 값을 전달하게 됩니다. 가장 시초인 Single layer 퍼셉트론일때는 Step function을 통해 threshold를 넘으면 1, 못넘으면 0으로 전달유무만 결정했습니다. 하지만 Multi layer 뉴럴네트워크로 발전하면서 단순한 전달유무가 아닌 값을 변화시켜 전달하는 함수를 사용하게 되었습니다. 또한 활성함수로는 반드시 선형(linear)함수가 아닌 비선형(non-linear)함수를 사용해야만 합니다. 왜냐하면 네트워크가 선형 수식으로만 이루.. 2022. 6. 28. Dataset 분리 Train / Validation / Test 인공지능 모델을 학습시키기 위해서는 학습하고 싶은 목적에 맞는 데이터셋을 준비해야합니다. 일반적으로 데이터셋 구성이 완료되면, 데이터셋을 크게 3가지 (Train / Validation / Test)로 분리합니다. 각 set이 어떤 역할을 하기에 이렇게 분리하는지 알아보겠습니다. 1. Train Set Train set (학습 데이터)은 인공지능 모델을 구현하는데 실질적으로 사용되는 데이터셋입니다. 설계한 인공지능 모델이 최적의 모델이 되기까지 이 Train set을 여러번 반복해가며 모델을 업데이트하게 됩니다. 이렇게 아무것도 모르는 상태에서 여러번 반복해서 똑같은 것을 가르쳐 이해시키는 것과 유사하기에 learning(학습) 이라고 불리게 되었습니다. 이.. 2022. 6. 20. Classification Labeling (One Hot Encoding) Classification Label Image Classification은 위 그림처럼 이미지가 모델에 들어왔을때 어떤 class에 속하는지를 분류하는 작업을 의미합니다. 그러므로 우리가 classification 학습을 위해 데이터를 구성하려면 이미지와 그에 대응하는 카테고리 형태의 정답(Label)이 필요합니다. 일반적으로 개, 고양이, 팬더 같이 문자로 카테고리가 구성이 될텐데, 학습을 진행하는 컴퓨터는 이러한 문자열을 인식하지 못합니다. 그러므로 컴퓨터가 인식할 수 있게 숫자 형태로 변환을 시켜줘야합니다. 간단하게 생각할수 있는 방법은 개 -> 0, 고양이 -> 1, 팬더 -> 2 이런식으로 숫자를 할당할 수 있습니다. 하지만 이렇게 숫자 순서대로 할당하게 되면 개, 고양이, 팬더 같이 순서나 .. 2021. 12. 9. 인공지능이란 AI란 무엇인가 AI(Artificial Intelligence) 즉, 인공지능이란 컴퓨터가 인간처럼 판단을 내리는 것을 뜻한다. 다시말해, 지능이 필요한 작업을 인간이 아닌 컴퓨터가 자동화하여 해결하는 것을 의미. 인공지능은 오랜 역사를 가지고 있는데 그 중에서도 가장 유명한 방법이 바로 Machine Learning 전통적인 프로그래밍과 머신러닝의 차이점은 아래와 같다. 전통적인 프로그래밍은 규칙과 데이터를 넣어주면 해답을 도출해줌 예를들어, '털이 하얗고 눈 주위에 검은 원이 그려져 있으면 팬더'라는 규칙이 있을때, 전통적인 프로그래밍은 해당 규칙과 이미지 데이터를 입력으로 넣어주면 팬더인지 아닌지에 대한 판단만 내려준다. 하지만 머신러닝은 이미지 데이터와 팬더 라는 정답을 입력으로 넣어주면 학습을.. 2021. 7. 1. 이전 1 다음 728x90
