Topic. '선형 회귀 모델'과 '경사하강법' 에 대하여 알아봅니다. 일단 때려 맞추고 조정하기 선형회귀란 관련된 여러가지 숫자들을 이용하여 우리가 알수 없는 숫자를 예측하는 데이터 분석기법을 말합니다. 아주 쉬운 예로 공부 시간에 따른 성적을 이용하여 그래프를 그려보는 예가 있습니다. 이 예시는 다음 장에서 다뤄보도록 하겠습니다. 선형회귀는 단순선형회귀, 다중선형회귀, 로지스틱회귀 세가지 유형이 있습니다. 그 전에 선형회귀에 필요한 경사하강법을 알아보도록 하겠습니다. 경사 하강 법 지금까지 배운 딥러닝을 요약하자면 y=ax+b 에서 적절한 a와 b를 찾아 이를 대입시키고 새로운 x에 대한 y를 구하는 것이며 이 a와 b를 찾기 위해서는 정답과의 오차를 최소화 하기 위해 미분을 이용하는 것이 시작이었습..

정의 코사인 유사도(― 類似度, 영어: cosine similarity)는 내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미한다. 유클리드 거리 유클리드 거리(Euclidean distance)는 두 점 사이의 거리를 계산할 때 흔히 쓰는 방법이다. 이 거리를 사용하여 유클리드 공간을 정의할 수 있으며, 이 거리에 대응하는 노름을 유클리드 노름(Euclidean norm)이라고 부른다. 딥러닝은 지정된 답안지 안에서 때려 맞추는 것부터 시작한다. 코사인 유사도와 유클리드 거리를 이용하여 정답에 근접할 때까지 계속 시도한다. from numpy import dot from numpy.linalg import norm # 코사인 유사도 계산식 dot(A, B)/(norm(A..

Topic. 딥러닝을 이해하기 위해 필요한 수학적 지식을 설명합니다. AI 와 수학 쉽게 설명하자면 AI는 확률적 통계를 이용한 프로그램에 가깝습니다. 통계는 숫자를 이용하여 나타납니다. 기존 데이터가 수치로 표현되어 있다면 해당 수치들을 이용하여 딥러닝을 할 수 있습니다. LLM 과 같이 챗봇으로 사용되는 생성형 AI 모델을 이용할 때에는 문자를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 표현해야 합니다. 이렇게 일상생활에 일어나는 상황들을 숫자로 변환하는 작업을 임베딩(embedding) 이라고 합니다. 임베딩의 결과로 나타난 숫자들은 배열로 표시됩니다. 예를들어 알파벳 a 부터 z 까지 1-26 까지 숫자를 붙인다고 가정했을 때 'apple' 은 [1,16,16,12,5] 로 임베딩됩니다. 이렇게 숫자로 변..

Topic. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝이 각각 무엇인지 간단하게 설명합니다. 인공지능(Artificial Intelligence) 인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 포함합니다. 머신러닝 머신러닝은 딥러닝을 포함합니다. 알고리즘(함수)을 이용하여 데이터 세트의 패턴을 학습하고 패턴을 나타나는 그래프를 그려 이전에 없었던 데이터에 대한 예측값을 추출합니다. 이러한 알고리즘을 이용하여 만들어진 그래프 데이터를 축적한 파일을 모델 이라고 합니다. 딥러닝 머신러닝은 사람이 직접 알고리즘을 이용하여 패턴을 학습 해야하지만 딥러닝은 신경망을 이용하여 데이터를 기반으로 스스로 패턴을 학습합니다. 이러한 학습 정보를 축적한 파일을 모델 이라고 합니다. 지도 학습과 비지도 학습 인공지능의 학습은 크게 지도 학습과 비지도 학..

Tech김백엔드, Tech막내녀석 공동작성 및 수정본1. Python 설치Python을 설치하는 방법은 3가지가 있다.Python 공식 홈페이지에서 설치Anaconda 설치Miniconda 설치1번 공식 홈피 vs. 2번 Anaconda1번 공식 홈페이지 설치 방법을 선택하면, 추후 외부 라이브러리를 설치할 때 pip tool로만 python 라이브러리만 설치할 수 있다.2번을 선택하면, Ananconda에 python 설치가 포함되어있기 때문에 pip tool과 conda tool을 혼용해서 사용할 수 있다.conda는 pip보다 패키지 의존성(dependency) 문제를 더 잘 관리해주기 때문에 요즘 1번 방법보다 더 많이 선호된다.예를들어 어떤 패키지를 upgrade하면 해당..