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딥스푼
Добавлен 26 мар 2024
딥러닝, 인공지능에 관련된 지식을 떠먹여드리는 🥄딥스푼입니다.
이론, 개발, 연구에 대한 다양한 주제로 찾아뵙겠습니다
• 스타트업 AI 개발팀 리더
• AI, 딥러닝, 머신러닝 이론 및 개발 아카데미 한입딥러닝 대표
• AI 커뮤니티 GPTers 운영진
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[비전공자 AI] SVM, Support Vector Machine
SVM은 분류 문제에서 매우 강력한 성능을 보여주는 머신러닝 알고리즘 입니다.
SVM의 컨셉과 커널 트릭 방법이 무엇인지 직관적으로 살펴보시죠.
또한, SVM을 회귀 문제에 적용한 SVR까지!!
📒 영상에서 사용하는 강의 노트 :
drive.google.com/file/d/1LPb0zcbkxR4l94tKSa5tRC2v8mzBfjr2/view?usp=sharing
👀 챕터
00:00 preview
00:39 인트로
01:14 데이터를 더 잘 나누는 선
02:53 일반화 성능
03:55 서포트 벡터(Support Vector), 마진(Margin)
04:35 SVM이란!
05:44 하드 마진 SVM, 소프트 마진 SVM
07:47 비선형 SVM
08:19 커널 트릭
13:06 커널 함수
13:59 SVR
16:08 정리 & 마무리
🥄 딥스푼이 누군가요? blog.naver.com/mmismin/223008610969
SVM의 컨셉과 커널 트릭 방법이 무엇인지 직관적으로 살펴보시죠.
또한, SVM을 회귀 문제에 적용한 SVR까지!!
📒 영상에서 사용하는 강의 노트 :
drive.google.com/file/d/1LPb0zcbkxR4l94tKSa5tRC2v8mzBfjr2/view?usp=sharing
👀 챕터
00:00 preview
00:39 인트로
01:14 데이터를 더 잘 나누는 선
02:53 일반화 성능
03:55 서포트 벡터(Support Vector), 마진(Margin)
04:35 SVM이란!
05:44 하드 마진 SVM, 소프트 마진 SVM
07:47 비선형 SVM
08:19 커널 트릭
13:06 커널 함수
13:59 SVR
16:08 정리 & 마무리
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![[비전공자 AI] 선형을 넘어 비선형으로! 다항 모델(다항 회귀, 다항 분류, 다항 로지스틱 회귀) Polynomial model](http://i.ytimg.com/vi/HXbr3-6VtRE/mqdefault.jpg)
![[비전공자 AI] 선형을 넘어 비선형으로! 다항 모델(다항 회귀, 다항 분류, 다항 로지스틱 회귀) Polynomial model](/img/tr.png)
[비전공자 AI] 선형을 넘어 비선형으로! 다항 모델(다항 회귀, 다항 분류, 다항 로지스틱 회귀) Polynomial model
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비선형 모델은 선형 모델에 비해 다양한 표현력을 갖고 있다는 장점이 있습니다. 오늘은 비선형 모델이라는 주제의 첫 모델로 다항 모델(Polynomial Model)을 살펴보겠습니다. 회귀 문제에 적용할 수 있는 다항 회귀, 분류 문제에 적용할 수 있는 다항 분류(다항 로지스틱 회귀)까지 다항 모델의 세계로 들어가보시죠! 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/19Fg6HkoBD2IBFNho47s5IR71YzQoyYva/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 preview 00:40 인트로 00:57 선형으로 가능하고 불가능한 것 02:19 하고 싶은 이야기 03:15 다항, Polynomial 05:23 머신러닝에서의 다항! 07:29 다항 모델 (Po...
![[CAC] chatGPT로 학생 퍼포먼스 데이터 분석하기](http://i.ytimg.com/vi/nk_Yehva3n4/mqdefault.jpg)
[CAC] chatGPT로 학생 퍼포먼스 데이터 분석하기
Просмотров 10921 день назад
학생의 퍼포먼스를 나타내는 5가지 변수를 바탕으로 이 학생의 퍼포먼스 지수를 예측하는 회귀 모델을 만들어봅니다. 데이터 확인, 시각화, 분석, 모델 학습까지 어렵지만 chatGPT와 함께해서 어렵지 않은 데이터 분석 같이 확인해볼까요?? 🧑🏻💻 영상에서 사용하는 Colab 코드 링크 : drive.google.com/file/d/11i0HniqEXducKHQoMWK46GDBbQn92VLn/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 preview 00:41 인트로 01:03 데이터 설명 03:31 데이터 확인 및 시각화 07:24 변수 관계 분석 11:52 문제 설정 12:52 선형 회귀 모델 생성 14:30 추론하기 16:26 모델 결과 분석 19:20 마무리 🥄 딥스푼이 누군가요? blog....
![[CAC] chatGPT는 타이타닉 생존자를 잘 맞출것인가!?](http://i.ytimg.com/vi/M_WG7kzdgng/mqdefault.jpg)
[CAC] chatGPT는 타이타닉 생존자를 잘 맞출것인가!?
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데이터 분석 하면 빠질 수 없는 타이타닉 데이터! 그동안 파편적으로 배운 이론을 총 정리해서 데이터 분석의 전반적인 과정을 chatGPT와 함께 진행합니다. chatGPT가 만든 타이타닉 선형 분류 모델! 과연 테스트 점수는 몇점일까요??
![[비전공자 AI] AI 모델 어떻게 평가하는지 아시나요??](http://i.ytimg.com/vi/tA82wF3bUcc/mqdefault.jpg)
[비전공자 AI] AI 모델 어떻게 평가하는지 아시나요??
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AI의 성능 측정은 어떻게 할까요? 이번 영상에서는 AI 모델에 적용되는 평가 기준과 분류 및 회귀 문제에서의 평가 척도를 이야기합니다. 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차, 결정 계수 한번 알아볼까요 ^^?? 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/11estKaEiOwFHFLzDUJ07gec3EpSd_lyR/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 00:14 평가를 왜 하나요? 05:47 분류 문제에서 평가 06:14 정확도 07:25 정밀도 09:16 재현율 11:23 F1 스코어 12:12 상황 별 분류 평가 17:52 회귀 문제에서 평가 18:22 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차 20:52 결정 계수 ...
![[비전공자 AI] 학습, 검증, 평가 데이터](http://i.ytimg.com/vi/TkXQSeTl4kI/mqdefault.jpg)
[비전공자 AI] 학습, 검증, 평가 데이터
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AI 모델을 만들 때, 바로 학습부터 하는게 아닙니다! 나에게 주어진 데이터를 적절히 분할해야합니다. 이거 안하면 좋은 AI 모델 못만듭니다!! 그 과정을 함께 알아보시죠 :)
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인공지능 모델은 혈액형 정보를 어떻게 입력 받을까요? 그리고 설문 조사 결과는 어떻게 사용할까요?? AI 모델이 사용할 수 있는 다양한 데이터 종류를 살펴봅니다. 그리고 그 데이터 변형 과정을 배워보시죠! 수치형, 범주형, 연속형, 이산형, 명목형, 순서형 데이터 이것들을 마스터하러 가시죠 :) 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/1zKPNk9Iew1IJYI8r2wuqM50W9EU8NcfF/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 및 입, 출력 데이터 형태 02:39 데이터의 종류 (수치형, 범주형 데이터) 04:13 연속형 데이터와 이산형 데이터 05:52 명목형 데이터와 순서형 데이터 09:20 데이터 종류에 따른 예 11:48 데이터 처리...
![[CAC] chatGPT가 잘 만들어주는 로지스틱 회귀!](http://i.ytimg.com/vi/hgMvx5XV1JU/mqdefault.jpg)
[CAC] chatGPT가 잘 만들어주는 로지스틱 회귀!
Просмотров 1012 месяца назад
대표적인 선형 분류 모델인 로지스틱 회귀. 라벨 인코딩, 비용과 최적화 등등을 포함하는 복잡한 코딩과정! 이번에도 chatGPT한테 다 시켜봤습니다. 그 과정을 함께 확인해보시죠 :) 🧑🏻💻 영상에서 사용하는 Colab 코드 링크 : drive.google.com/file/d/10bhFcR0wiIs24XPov9UfpZKK_I-5p0p6/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 00:29 목차 01:00 테스트 데이터 설정 03:36 테스트 데이터 시각화 04:43 로지스틱 회귀 모델 생성 07:34 모델 결과 시각화 09:06 모델 추론 10:55 더미 데이터 활용 (1개의 데이터 추가) 13:19 더미 데이터 활용 (3차원 데이터) 18:02 마무리 🥄 딥스푼이 누군가요? blog....
![[비전공자 AI] 선형 분류 모델과 로지스틱 회귀](/img/1.gif)
[비전공자 AI] 선형 분류 모델과 로지스틱 회귀
Просмотров 932 месяца назад
회귀를 살펴봤으니 분류 문제도 살펴봐야겠죠? 기본이 되는 선형 분류 문제를 살펴보고 로지스틱 회귀 모델을 알아봅니다. 그 과정에서 로짓, 시그모이드, 로지스틱, 클래스, 라벨 인코딩 등등 다양한 개념을 한방에 정리! 선형의 의미를 한번 더 정리하고 분류 문제의 해결 과정을 익혀보세요 :) 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/1wK0xphYsuXyPGIEuB9ZgmfqmbIXJqr11/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 및 CAC 주제 설명 00:14 선형 분류 모델 이름 해석 01:12 예시 데이터: 수학 시험 점수 데이터 03:51 클래스 표현 08:06 선형 분류의 선형 09:07 로짓(Logit) 12:03 시그모이드(혹은 로지스틱)...
[CAC] ChatGPT로 선형 회귀 모델 만들기
Просмотров 1542 месяца назад
복잡한 AI 코딩! chatGPT에게 시켜봅시다. 선형 회귀 모델 생성 과정을 살펴보고 추론해서 AI 모델을 사용까지! 추가로 Dummy 데이터를 만드는 과정도 살펴보세요 :) 🧑🏻💻 영상에서 사용하는 Colab 코드 링크 : drive.google.com/file/d/1vqPmvBN2v8sNkPs3uKNJmcQ71wIuu56f/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 및 CAC 주제 설명 01:29 주제와 목차 03:12 테스트 데이터 03:50 데이터 시각화 07:04 테스트 데이터 선형 회귀 모델 생성 10:11 모델 추론하기 1 12:48 추가 Dummy 데이터 생성 17:28 추가 데이터 시각화 19:55 추가 데이터 선형 회귀 모델 생성 20:41 모델 추론하기 2 21:3...
[비전공자 AI] 선형 회귀 모델, 이 영상 하나로 정리 끝!
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비전공자를 위한 AI에서 다루는 첫 AI 모델입니다. 선형 회귀 모델에 대한 이해와 직관 그리고 해석까지! 또한 AI 모델 학습의 의미를 확인해보세요 :) 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/1sbjosBsXJqFdp0qZf2ijIo7tqTtivDbn/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 00:28 선형 회귀 모델 02:03 문제 설정과 데이터 03:56 모델 학습의 의미 13:02 비용과 최적화 16:55 정규 방정식 21:09 선형 회귀 모델 해석 26:44 마무리 🥄 딥스푼이 누군가요? blog.naver.com/mmismin/223008610969
[비전공자 AI] 정보의 변환 과정에서 사용되는 "선형 관계" 한번에 정리하기!
Просмотров 923 месяца назад
선형의 개념은 딥러닝의 기초 개념입니다. 이것의 의미를 다양한 측면에서 살펴보고 딥러닝 모델을 바라볼 시야를 장착하세요!! 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/1d3OL2SVL-KNqiVXYWavofNuIV7sI6bMr/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 00:14 제품 판매량 예측 03:05 선형의 의미 06:20 선형 관계와 직선의 방정식 08:06 여러 변수를 고려한 선형 09:02 변수, 독립 변수, 종속 변수 15:07 다양한 선형의 예시 17:16 마무리 🥄 딥스푼이 누군가요? blog.naver.com/mmismin/223008610969
[비전공자 AI] 머신러닝 학습 방법론 : 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 자기 지도 학습
Просмотров 2034 месяца назад
학습을 하는 대표적인 학습 방법론을 설명합니다. 레이블의 유무에 따라 활용할 수 있는 여러 학습 방법 그 차이를 이해하고 그것들의 활용 사례도 확인해보세요 :) 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/1XEOkuObAxGKChWW7jduyr189ghMljMJV/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 00:12 데이터와 정답 02:51 지도 학습, Supervised Learning 04:24 비지도 학습, Unsupervised Learning 06:58 준지도 학습, Semi-Supervised Learning 09:29 자기 지도 학습, Self-Supervised Learning 13:25 문제(Task)에 따른 학습 방법론 17:45 마무...
[비전공자 AI] AI가 푸는 Task(문제)에 대한 개념 정리
Просмотров 924 месяца назад
분류, 회귀, 생성 등등 들어는 봤지만 생소하고 복잡한 단어들.. 이번 영상으로 정리해보시죠! AI가 다루는 다양한 Task에 대한 소개를 진행합니다! 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/1XU-rLB7HZfNf6KzGhs_20rTkQ_3KR9Jh/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 인트로 & Task란? 01:22 분류 문제 (Classification Task) 02:57 회귀 문제 (Regression Task) 06:10 클러스터링 문제 (Clustering Task) 08:28 생성 문제 (Generative Task) 10:00 추천 문제 (Recommendation Task) 11:38 마무리 🥄 딥스푼이 누군가요? blog.nave...
[비전공자 AI] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝. 기초 개념 정리!
Просмотров 1914 месяца назад
비전공자를 위한 AI 첫 번째 영상입니다. 많이 들어보던 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝에 대한 기초적인 정의와 차이점을 설명합니다. 📒 영상에서 사용하는 강의 노트 : drive.google.com/file/d/1Wd7BKFB_BUvRGYZLe_pkrzoNC-neYIEZ/view?usp=sharing 👀 챕터 00:00 AI, 인공지능 01:21 ML, Machine Learning, 머신러닝 03:35 DL, Deep Learning, 딥러닝 07:23 비전공자를 위한 AI 소개 🥄 딥스푼이 누군가요? blog.naver.com/mmismin/223008610969
터미널 명령어 입문 가이드 영상 - Windows 편 (관련 개념 설명, 심볼, 기초 명령어 및 옵션 등등)
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터미널 명령어 입문 가이드 영상 - MacOS, 리눅스 편 (관련 개념 설명, 심볼, 기초 명령어 및 옵션 등등)
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Colab GPU의 응용 활용법 : Colab의 GPU를 개인 GPU처럼 사용해 편하게 딥러닝 학습하기
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소리가 너무 작습니다. 잘 안들려요.
에고 죄송합니다 ^^;; 영상 작업이 미숙했어서 초기 영상에서 소리가 좀 작더라구요.
이런 영상특 전공자들이 구경옴 ㅋ
ㅎㅎ 맞습니다 ^^;; 영상 시청해주셔서 감사합니다!
꼭 필요한 셋팅법을 알려주셔서 매우 유익했습니다. 처음 vs code를 다운 받아서 사용하기 사작 했을때 막막 했던 기억이 생각나네요. 그때의 제가 봐도 지금의 제가 봐도 매우 필요한 내용이 었습니다! 유익한 자료 감사합니다 :)👍
도움이 되셨다니 기쁘네요 :) 시청해주셔서 감사합니다!
감사합니다
저도 감사합니다. 시청해주셔서 감사합니다 ^^
저렇게하면 디버깅 못하니 colab ssh로 쓰는게 좀더 나은듯 하네요
좋은 의견 감사합니다 ^^ 저도 ssh 연결 후 디버깅을 사용해서 쓴 경험이 있습니다만, 공식적으로 google colab에서의 ssh 연결은 제한 활동입니다 ㅠㅠ research.google.com/colaboratory/faq.html#disallowed-activities 유료 사용자가 아닌 일반 사용자의 경우는 심하면 계정 block의 경우도 있다고 하니, 이 부분은 주의해야 할 것 같습니다! 물론 유료 모델을 사용 중이시라면 충분히 고려해 볼 수 있어 보입니다!
굿🎉
좋은 강의 잘 봤습니다
봐주셔서 감사합니다 ^^
안녕하세요! 영상직군에서 데이터직군으로 직종변경을 희망하는 구독자입니다 ! 좋은 강의 잘보도록 하겠습니다. 감사합니다 :)
안녕하세요 :) 좋은 영상으로 찾아뵙겠습니다 ^^
선형회귀의 개념 장단점 활용법 잘 봤습니다~
감사합니다 :)
3일이나 지났으면 좀 고칩시다 썸넬 선'현'...
ㅎㅎ 감사합니다 ^^
썸네일 수정하면 좋겠어요. 선현회귀라고 되어있네요 ㅎㅎㅎ
앗 그랬네요 ㅎㅎ! 감사합니다 ^^
공백까지 같이 잡으면 되네요 그 생각은 못해봤습니다
감사합니다 번창하세요
감사합니다^^
번창하세요
감사합니다^^
파워쉘은 문제가 많아서 사장되는 추세라고 하던데 CMD로 하나 더 올려주세요 ㅋㅋ
추후 영상 제작 과정에서 cmd 명령어 사용법도 고려해보겠습니다 ^^
약간 잘못된 부분을 수정을 해드리면 shell은 명령어을 입력했을때 그것을 해석하는 도구을 쉘이라고 하죠..리눅스의 bshell,cshell 같은 것을 말하고 windows로 말하면 command.com이 이런 역활을 하죠...다른방법으로 TTY을 이용을 하는 방법도 있죠...그리고 계층구조을 나무로 설명을 하면 안되고 뿌리라고 설명을 하는 것이 맞다고 생각합니다..원래 그렇게 배워왔구요.. 최상위가 root고 그 아래 여러가지 폴더들이 존재을 하고 그 아래 또 다시 뿌리가 내리는 방식이라고 설명하는 것이 이해가 더 빠를듯합니다....
자세한 설명 감사합니다! 영상 보시는 분들에게 구체적인 설명이 될 것 같습니다!
root에관한 다양하고 흥미로운 관점을 이야기하고 싶네요. 계층구조를 쉽게 보는 명령어에 tree라는 것이 있죠. 시작은 root로 시작되고요. 그럼 뿌리로 내려가는 의미인지 나무로 올라가는 것인지 최초 사스템을 설계한 분에게 물어보는게 어떨까요. 올라가든 내려가든 나무와 뿌리는 대칭적인 구조를 가졌다는 점이 잼있네요. 물론 식물중에는 땅속 식물이 있어서 뿌리만 자라는 식물도 있겠지만 보통은 뿌리는 땅속에 있으며 땅위로 올라가는 가지들을 생각하는 것 같아요. 다양한 관점은 세상을 풍요롭게 만듭니다. 😂
볼륨조절좀...개미소리로 들림.
앞으로 영상 소리 조금 더 키워서 업로드 하겠습니다 ^^;;
iTerm2 터미널 세팅 가이드도 올려주시면 좋겠어요! 유튜브에 관련영상이 많긴 하지만 다 너무 예전에 올라온 것들이라서...
넵 ^^ 추후 영상 제작에 참고하도록 하겠습니다~!!
영상 잘 시청했습니다! 지주 사용하는 명령어 위주로 지루하지 않게 설먕해주신 점이 인상깊었어요~ 앞으로 프럼프트 수정법이나 기타 다른 터미널 활용법도 올려주시면 감사하겠습니다!!
영상 봐주셔서 감사합니다. 말씀 주신 내용으로 이후 영상 제작에 참고해보겠습니다 ^^
문제는 복붙만 하다보니 정작 타이핑하려면 기억이 않나 ㅜㅜ
저도 자주 찾아보고 합니다 ㅎㅎ 그래도 사용한다는 것에 큰 의미가 있는 것 같습니다 ^^
자세한 설명 최고에요~ :)👍
감사합니다 ^^
역시! 기대를 저버리지 않으시네요~ 오늘도 재미있고 유익한 영상 잘보고 배워 갑니다. 감사해요~ 홧팅!!!
감사합니다 ^^
귀에 쏙쏙 들어 오는 훌륭한 강의 정말 감사 합니다!!! 60넘어 뒤늦게 열공중 인데 다른 강의 영상보면 새로운 용어들도 낮설고 대충 넘어가는 강의가 많아, 이강의 저강이 보면 볼 수록 더 복잡해져 너무 힘이들었는데, 이 영상보고 속이 후련해졌습니다. 다음 영상을 보려고 채널 들어와 보니 이게 첫 영상이네요 ^^ 어떤 목적으로 시작 하신지는 모르지만 응원 할께요~ 열심히 달려 보세요~ 소기의 목적을 이루며 좋은 채널로 사랑 많이 받으실 것 같습니다. 건투를 빕니다!!! 구독/좋아요 박고 다음 영상 기다려봅니다. 많이 기다려 지네요... ^^
안녕하세요! 영상이 마음에 드셨다니 다행이네요 ^^ 감사합니다. AI, 딥러닝 그리고 개발 과정에 관한 저의 이야기를 풀어보는 영상을 만들어보려고 합니다. 도움이 될 수 있는 영상 잘 만들어보겠습니다 ^^