코딩하는 해커

[후기] Dialogflow를 활용한 콘도 예약·신청 챗봇 구축

향후 내용 포스팅 예정

[EDA] 탐색적 데이터 분석

본 포스팅은 이수안 컴퓨터 연구소의 '탐색적 데이터 분석' 강의를 학습한 후, 참고하여 작성되었음을 알립니다.탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis)탐색적 데이터 분석이란 미국의 저명한 통계학자인 존 튜키가 창안한 데이터 분석 방법론이다. 기존의 통계학은 정보의 추출에서 가설 검정 등에 치우쳐 자료가 가지고 있는 본연의 의미를 찾는데 어려움이 있었다. 이를 극복하고자 주어진 자료만 가지고도 충분한 자료를 찾을 수 있도록 여러가지 탐색적 자료 분석 방법을 개발하였다. 데이터 과학 프로세스 탐색적 데이터 분석(EDA)가 왜 필요할까?데이터의 분포 및 값을 검토함으로써 데이터가 표현하는 현상을 더 잘 이해하고, 데이터에 대한 잠재적인 문제를 발견할 수 있다.데이터에는 항상 숨겨져있는..

[AI] Activation function - Softmax function | 활성화 함수 - 소프트맥스 함수

본 포스팅은 " https://vidyasheela.com/post/softmax-activation-function-in-neural-network-formula-included " 위 내용을 바탕으로 학습을 진행하였음Activation function - Softmax function소프트맥스 활성화 함수는 다차원에 대한 시그모이드 함수의 일반적인 형태로, 숫자 벡터를 확률 벡터로 변환해주는 활성화 함수소프트맥스 함수(Softmax function)소프트맥스(softmax) 함수는 3개 이상으로 분류하는 다중 클래스 분류에서 사용하는 활성화 함수분류될 클래스가 n개일 때, n차원의 벡터를 입력받아 각 클래스에 속할 확률을 추정정의(Definition)위 정의를 더 깔끔하게 나타내면 아래와 같다. 지금..

[AI] Chat GPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)

Chat GPT(Generative Pre-trained Transformer) Open AI에서 만든 초거대 언어 모델 What is the GPT(Generative Pre-trained Transformer) ? Generative Pre-trained Transfomer를 해석하면 '미리 훈련(학습)된 생성하는 트랜스포머(변환기)'란 뜻이다. 즉 딥러닝 기술로 방대한 데이터를 미리 학습해 텍스트, 코딩, 문학 등 창의적 결과물을 생성하는 강 인공지능(참고: https://psleon.tistory.com/11)이다. 학습 과정 예시 Q. 짜파게티랑 잘 어울리는 음식이 뭐야? 위 문장을 입력했을 경우 새로운 문장을 생성해 준다. 계란 후라이: 0.3 김치: 0.22 단무지: 0.143 부채살: 0...

[AI] RNN 알고리즘을 통해 코로나 19 확진자 수를 예측하는 인공지능 모델

github: https://github.com/PSLeon24/LearnAI/blob/main/covid19_rnn.ipynb RNN 알고리즘을 통해 코로나 19 확진자 수를 예측하는 인공지능 모델

[Data Analysis] 판다스 - 시리즈, 데이터프레임

판다스(Pandas) 판다스 판다스는 파이썬의 오픈소스 라이브러리 중 하나로, 데이터를 수집하고 정리하는 데 최적화된 도구 판다스는 시리즈(Series)와 데이터프레임(DataFrame)이라는 구조화된 데이터 형식을 제공 파이썬에서 임포트 하는법 import pandas as pd 판다스의 시리즈(Series)와 데이터프레임(DataFrame) 시리즈(Series): 데이터가 순차적으로 나열된 1차원 배열 데이터프레임(DataFrame:df): 행과 열로 만들어지는 2차원 배열 구조 시리즈 시리즈는 인덱스(index)는 데이터 값(value)와 1:1 대응됨 '{index:value}' ↔ '{key:value}' 이런 관점에서 볼 때, 파이썬의 딕셔너리(dictionary)와 비슷한 구조를 가짐 시리즈..

[AI] MNIST 숫자 인식 인공지능 만들기

[AI] MNIST 숫자 인식 인공지능 만들기 GitHub: https://github.com/PSLeon24/LearnAI/blob/main/%08mnist_deeplearning.ipynb 이번 포스팅에서는 손으로 쓴 숫자를 인식하는 딥러닝을 이용한 인공지능을 만들어 보고자 함 위 그림은 3을 4X5로 나타낸 것인데, 어떤 그림은 한눈에 3으로 알아차리기 쉬우나 몇몇 그림은 무엇인지 한눈에 알아차리기 쉽지 않음 만약 인공지능이 잘 알아맞힌다면 성능이 좋은 인공지능 → 따라서, 이러한 숫자를 알아맞히는 인공지능을 만드는 것이 목표 인공지능을 만들기 위해서는 인공지능이 학습할 수 있는 데이터가 필요함 → 이번 시간에 사용할 데이터는 MNIST 데이터셋 이 데이터는 아래와 같은 수많은 숫자가 포함된 총 7..

[AI] Activation function - Step function | 활성화 함수 - 계단 함수

Activation function - Step function 퍼셉트론 내에서의 계단 함수(Step function in perceptron) 활성화 함수 중 계단 함수를 살펴보기 전, 아래의 그림은 앞서 학습한 퍼셉트론의 그림이다. 퍼셉트론의 동작 과정에서 마지막에 가중합이 임계값(θ)보다 클 경우 1을 출력하고, 그렇지 않다면 0을 출력한다고 하였는데, 이때 사용되는 가장 기초적인 활성화 함수가 바로 계단 함수이다. 계단 함수(Step function) 정의 계단함수는 활성화 함수중에 가장 간단한 함수 특정한 값을 입력받았을때, 음수이면 무조건 0을, 0을 초과하면 1을 출력해 주는 함수 계단 함수는 굉장히 극적으로 모양이 변함 → 데이터의 손실이 발생할 가능성이 굉장히 높음 따라서 초기에는 많이 ..

[AI] Activation function - Sigmoid function | 활성화 함수 - 시그모이드 함수

Activation function - Sigmoid function 활성화 함수(Activation function) → 더보기: https://psleon.tistory.com/19 입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수 ← 입력 데이터를 다음 레이어로 어떻게 출력하느냐를 결정하는 역할이기 때문에 매우 중요 이전에 공부한 퍼셉트론의 경우 활성화 함수로 계단 함수를 사용하지만, 제대로 된 신경망을 구현하기 위해서는 다양한 활성화 함수가 필요 대표적인 활성화 함수로는 Sigmoid, ReLU(가장 많이 사용) 등이 있는데, 본 포스팅에서는 시그모이드부터 정복하고자 함 시그모이드 함수(Sigmoid function) 시그모이드 함수는 다른 말로 로지스틱 함수(logistic function)라고도 ..

[AI] 인공신경망(Artificial Neural Network) - 퍼셉트론(Perceptron)

인공신경망(Artificial Neural Network) 인공신경망: 소프트웨어로 인간 뇌의 뉴런 구조를 본따 만든 구조의 알고리즘을 말하며 퍼셉트론(Perceptron)을 기초로 함 따라서 퍼셉트론을 이해하기 전, 뉴런의 구조를 알아보는 과정이 필요함 뉴런의 구조 수상돌기(dendrite): 이웃 뉴런에서 전기 신호를 받는다. → 입력 신호를 받는 역할 시냅스(synapse): 다른 뉴런과 수상돌기(dendrite)의 연결 부위에 있음, 전기신호의 세기를 재조정 → 입력 신호에 가중치(w)를 곱하는 과정 세포체(soma, cell body): 수상돌기(dendrite)로부터 받은 여러 전기신호들을 모두 합침 축삭(axon): 세포체(soma)의 전위가 일정 이상이 되면 이웃 뉴런으로 전기 신호를 보냄..