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인공지능(AI) 컴퓨팅의 선두를 달리는 엔비디아에서도 물리 기반 머신러닝 모델을 혁신 기술이라고 소개하며 자사의 AI 프레임워크 Modulus를 출시하였습니다. 엔비디아를 포함한 아마존, 필립스, 엑손모빌, 스페이스 엑스, BMW, 지멘스 등 많은 기업들이 물리 정보 신경망에 투자 및 개발을 하고 있으며 물리 기반 머신러닝 모델이 산업 전반에서 차세대 혁신을 견인할 것으로 기대하고 있습니다. 딥러닝 차세대 혁신기술 - 물리 정보 신경망 입문과 Pytorch 실습 (인프런 오픈 기념 할인 2024.06.24까지) inf.run/JC6HZ

😂

설명을 너무 잘하시는 것 같습니다. 좋은 강의 너무 감사드립니다. 무작정 PLM 이용해서 프로젝트를 하게 되었는데 파이토치를 제대로 배우지 않아서 막막하였었는데 덕분에 Datasets과 DataLoader의 역할을 명확히 알게 되었습니다. 다른 영상들도 잘 보겠습니다👍

혹시 4:14 에 왜 x의 grad가 2, 2, 2, 2로 나오나요??

다 좋은데 왜 토치를 토올치라고 하는거야 ㅋㅋㅋㅋ

시그모이드 함수로 예를 들었을때 원래 실수 전체였던 결과값이 활성화함수를 적용하고나면 0과 1 사이의 값으로 가게 되는건데 그게 왜 학습에 유리해지는건지 이해가 안갑니다ㅠㅠ

뉴럴네트위크의 원론적인 부분까지 빠삭하고 탄탄하신 느낌이 듭니다..

감사합니자

감사핮니다

감사합니다

그래서 시계열데이터에서 렐루가 좋은건지 안 좋은거죵? ㅋㅋㅋ

와 처음으로 식 풀어봤어요 기분좋구만요.~~

감사합니다

감사합니다

결국엔 답이 없단 얘기를 참 어렵게도한다..

혹시 수학을 전공하고 개발자가 되려는 학부생들에게 조언을 하신다면 어떤게 있을까요? 개발이 영어와 수학의 한 중간쯤 있는 영역 아닐까요?

호형님 영상 감사합니다. 혹시 호형님께서 출간하신 책을 지금 구매해서 파이토치를 공부해도 문제가 없을까요?

SSL, WSSL, knowledge distill과 같이 러닝 기법에 대한 총 정리된 강의가 없어서 아쉬워요 ㅎㅎ 나중에 만들어주시면 꼭 보겠습니다ㅎㅎ

와 역시 토치

🏆 새로운 패러다임, 비전 트랜스포머 파이토치로 구현하러 가기!! inf.run/9SpT 🏆 파이토치로 딥러닝 기초부터 논문까지 구현하러 가기!! inf.run/qYkM

이렇게 좋은채널을 이제 발견하다니 너무 감사합니다.

안녕하세요 혹시 permute에서 위에는 (0,3,1,2)인데 밑에는 (2,0,1)인지 알수 있을까요? 같은 trainset인데 이유를 모르겠습니다ㅠㅠ

하아.. 진짜 이 내용 찾으려고 하루 좽일 헤멨네요.. 그런데 영어도 아니고 한국어 강의로 있었다니.. 게다가 별도로 헤메던 내용(torchvision의 transforms)도 자세히 다뤄주셔서.. ㅜㅜ

진짜 감사합니다 많이 배워가용!

1. 파라미터의 정의가 이거구나. : 좋은 예측을 위해 업데이트가 되어야 되는 변수! 예를 들어 모델의 가중치가 그 예구나. 0:37 2. 하이퍼파라미터 : 모델을 구축할때 사전에 직접 개발자가 세팅을 해놓는 값이구나. 패널티값, drop out기능에서 그 rate , 최적화기능에서 학습률,모멘텀지수 같은 것이 그 예구나. 0:45 3. 성능에 지대한 영향을 미치는 하이퍼파라미터들이 많다. 1:15 4. 그런데 최적의 하이퍼파라미터값을 알수가 없다 -> 알수가 없겠네. 알수가 없는 것들이네. 보니까. 왜냐면 이게 가치중립적이것보다 가치편향적인 것들에 관련된 값들이 될수가 있기 때문이다. 그리고 그럴때 또 사용하고. 5. 벌써 정의에서부터 개발자의 입김이 들어가는게 하이퍼 파라미터구나. 쉽게 생각하면 좌파 우파중 어느쪽 입맛에 맞는 답변을 할지를 개발자가 미리 세팅이 가능하다는거다. 그걸 담당하는게 하이퍼파라미터라는 거다. 6. 파라미터는 훨씬 중립적인 도구인거다. 거기에 비하면.. 7. 제이해가 맞나요? 쉽게 설명해주시고 앞으로도 도움될 것 같아 구독하고 갑니다. 감사합니다. 23.02.22.(수)

한번에 전체 과정을 볼 수 있어 유익했습니다! 감사합니다😊

머신러닝은 수학이야 코딩은쉬어 수학 이야 수학!

호형님 혹시 이산수학도 필요할까요?? 지금 선대 증명수업을 듣고있는데 계속듣는걸 추천하시는지 궁금합니다.

애플은 베일에가려져있군요 논문도 일부러안내는거같음 ㅋㅋ

호형님 수학과인데 컴터부전공하는거 괜찮을까요?

겨울 방학 준비해야죠?! 신규강의 오픈 할인 중이예요! 30% 할인 받기 www.inflearn.com/course/최신-딥러닝-기술-객체인식

강의 감사합니다. 질문있습니다. 2번 코드 진행하면서 폴더에 멀티 클래스라면 라벨을 어떻게 구성하는지 궁금합니다. 하나 더 커스텀 데이터셋을 np.random.randint로 만들때 size를 (20,32,32,2)로 했더니 에러가 발생하더라구요 channel을 2로 하고도 진행할 수 있는지요?

감사합니다 선생님

형님 감사합니다.

안녕하세요. '딥러닝을 위한 파이토치 입문' 책을 공부하면서 4.2.2 자동미분-선형회귀식 파트를 공부하면서 이해가 되지 않는 점이 있어 이렇게 질문드립니다. 4.2.2 내용에서 6번째 줄에서 선형식은 y = wx+b로 표현되고 w는 5x1데이터와 곱할 수 있어야 하며, 예측값이 하나로 나와야 하므로 크기가 1인 배열로 정의하자고 하셨는데 여기 부분이 정확하게 이해가 되지 않습니다. x는 크기가 5x1인 텐서이고 w를 1x1로 정의하면 최종적으로 wx는 5x1의 텐서로 총 5개의 값이 나오는 것이라 생각되는데 왜 이것이 예측값이 하나라고 하는 것인가요? x는 텐서의 크기가 5x1이므로 애초에 x 안에 5개의 값이 들어 있는 것이 아닌가요?

호형님! 머신러닝 딥러닝 로드맵 2탄 기다립니다아아아아아아아!!!

놀라운 세상~~!

정보보안학과 대학교보다 인공지능대학원이 더 어렵습니다

안녕하세요!영상 잘 보았습니다!요즘 AI에 관심이 생긴 늦깍이 입문자입니다😆현재 저는 미국에 살고 있는데 미국 오기 전에 한국에서 고3 이과수학 강사 생활을 10년 정도했지만 코딩은 아예 문외한입니다.관심 분야는 사실 머신러닝 엔지니어인데 지금 시작하기에는 어마어마한 시간과 노력이 필요할 것 같아 일단 데이터 애널리스트에 초점을 맞추고는 있는데 개발자의 길도 어느 정도 관심이 있거든요. 그래서 일단은 공부를 해봐야 진로도 명확해질 거 같아서 전공은 제가 좋아하는 수학으로 정했고, 부전공 아님 복수 전공으로 컴공을 생각하고 있는데 맞는 방향이겠죠?코딩은 추천하신 분들과 호형님의 영상을 보며 독학을 할 예정이구요!다음 달에 개강인데 혹시나 첨언이나 조언을 해주실게 있다면 감사히 듣겠습니다!🙏

오랜만이에요 :) 자주 올려주세요 ㅎ

데이터 사이언스 전공하면서 수학 복수전공을 하고 있습니다. ㅎㅎ 해석학 과목을 들으면서 놀랐던 게 있습니다. 저는 vanishing gradient가 단순히 딥러닝에서의 문제인 줄 알았는데, 언젠가 해석학 교수님께서 수업 중에 g'(x)=0이 되는 걸 vanish한다고 표현을 하시더라고요. 수업 도중에 깜짝놀랐습니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 정말 수학에서 시작한 게 맞구나 생각이 들었습니다. 이 출생의 비밀을 발설하고 싶어 죽겠습니다. 복수전공의 시작은 단순히 "수학과에 가지 못한 게 아쉬워서", 그리고 "수학과 과목이 궁금해서" 였지만 벌써 1년간 수학 공부를 한 이젠 점점 수학과 가까운 관계가 된 것 같습니다. 남들은 "너는 공대생인데 해석학같은거 들어서 스트레스만 받고 뭐하게?" 라고 하곤 합니다. 그렇지만 전 수학 공부를 시작한 걸 전혀 후회하지 않습니다 ㅎㅎ 솔직히 아직은 대학생이라 수학과의 연관성을 크게는 느끼지 못합니다. 아마 깊게 공부할수록 "아, 그때 공부하길 정말 잘했구나" 하고 느끼게 되겠죠 ㅎㅎ 좋은 영상 감사합니다~

호형님 예전 영상에 글을 남겼었는데, 최신 영상에서 여쭤보는게 더 좋을 것 같아 여기다 남길게요~ 딥러닝 이해에 필요하다는 다변수미적분학(벡터미적분학)이 흔히 대학교에서 스튜어트 미적분학 책의 후반부에서 배우는 다변수미적분학을 말하는건가요, 아니면 벡터해석학이나 벡터미적분학이라는 별도의 책으로 배우는 것을 말하나요?

호형님 인프런말고도 더 좋은 강의 많이 만들어주셨으면 좋겠어요ㅜㅜㅜ 논문들 해석하는 컨텐츠도 해주시면 너무 좋을거같아요

감사합니다

테일러급수, 오일러메소드, 그 다음은 도저히 안 들리네요....ㅠㅠ 좀 알려주세여~~

간단하게 설명해줘서 감사합니다~

정말이해하기쉽게 설명해주셔서 감사합니다!

논문들 보실때 공식 하나하나 다 이해하시면서 보시나요? 어떤 걸 중점을 두고 보시는지 알려주실 수 있나요?