[패스트캠퍼스 수강 후기] 인공지능강의 100% 환급 챌린지 1회차 미션

인공지능 개념이해 4

Cost / Loss / Loss Function

• Loss : 예측한 값과 실제의 차이
• Loss Function : 예측한 값과 실제와의 차이를 계산하는 방식
• Optimization : Loss를 줄일수 있도록 하는 것

Learning rate

• 하이퍼파라미터중 하나
• 너무 낮으면 지역해에 빠짐
• 너무 크면 발산해버릴 위험이 있음
  

  

Batch size

• 몇장을 넣어줄 것인가를 정하는 것 (전체 개수에서)

Epoch / step

• Epoch : 반복하는 횟수 여러번 확인해야 학습할 수 있기 때문

      전체 이미지를 보는 것이 1 Epoch

Train / Validation/ Test

• Test set은 train에 들어가 있으면 안됨 최종 평가를 위한 셋
• Validation set : 학습이 잘되고 있는지 확인해볼 셋
  

  

Label / Ground Truth

• 정답 (바지, 옷, 등 사진에 붙은 테그)

CNN 모델구조

Feature Extraction / Classification

• Convolution : 특징을 뽑아냄
  어떻게 특징을 뽑아오는지 알기는 어려움 (블랙박스)
• Fully Connected Layer : 뽑아낸 특징으로 분류함

Convolution Layer

• 특징, 필터 추출

Pooling Layer (Max Pooling)

• 가장 큰 특징들만 추출해와서 압축함

Activation Function (ReLU)

• 불필요한 부분을 제거함

Convolution Layer - Pooling Layer - Activation Function - Fully Connected Layer 가 반복됨
LeNet, AlexNet, VGG16, DenseNet 등

후기

시작단계어서 그런지 개념정도만 알려주고 넘어가는 느낌.
일부로 깊게 안 말하고 그냥 "~~한게 있다"고 말하고 넘어가는 정도임
괜히 처음부터 깊게 말해서 쫄지않게 하려는 강사님의 노력이 보임
일단은 그러려니 하고 넘어가려고 함

개발준비 과정에서는 특이사항 없다면 그냥 넘어가고 다음부분 학습할 예정
tensorflow, pytorch 설치 관련
jupyter notebook 팁정도로 보이는데 대강 알고있는 사항

강의링크

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