학습의 발전과 방향 지도 학습을 통해 인공지능 스피커, 자율주행 등 AI산업의 큰 폭의 발전을 계속해서 이루고 있습니다. 하지만 모든 데이터의 정답을 사람이 알려줘야 학습이 가능하기 때문에 많은 시간과 자원이 필요하다는 한계가 있어 사람의 지능과 가까운 강 인공지능이 탄생하기에는 지도 학습만으로 다소 어려움이 있습니다. 많은 연구자들은 미래의 인공지능은 비지도 학습이 완성시킬 것이라고 보고 있고 그 중심에는 GAN이 있다고 전망하고 있습니다. 기계의 학습 방법을 쉽게 알아보려면? 기계가 사람처럼 변해가는 과정 쉽게 알아보기(지도학습, 비지도학습, 강화학습) 기계가 사람처럼 행동하려면 뭐가 필요할까? 인공지능(artificial intelligence)이란 기계가 사람처럼 생각하고 결정하도록 만드는 과학분..
Nomalization, 정규화란 IT분야에 정의된 의미로는 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형하여 이용하기 쉽게 만드는 일입니다. 즉 기계에게 학습을 진행하기 전에 데이터 값의 범위(scale)를 0과 1 사이 값으로 간단하게 만들어주어 노이즈가 생기는 걸 막아 오버 피팅을 방지하고 학습 속도를 높이기 위해 그리고 Local optimum 문제에 빠질 확률을 줄이기 위해 진행합니다. 대표적으로 배치 정규화:Batch Nomalization에 대해 알아보겠습니다. StandardScaler 평균과 표준편차를 활용, 평균을 제거하고 데이터를 분산으로 조정 MinMaxScaler 최대/최솟값이 각각 1과 0이 되도록 함 이미지 데이터의 경우 0부터 255까지의 픽셀 값을 가지고 있는데 이것을 255로 나누어서..
2020년 8월부터 장기투자 중인 미국 주식 계좌 미국의 기준금리와 예상치 월스트리트 저널(WSJ)에서 미국 중앙은행인 연준(FED:연방준비제도)에서 11월은 자이언트 스텝(0.75bp)을 올린 이후 12월부터 인상 속도를 조절할 것이라는 의견을 발표하였습니다. 2022년 총 8차례 있을 FOMC 회의 일정 중 현재까지 6차례를 진행하였고 연준은 1월을 제외한 5차례의 금리인상을 발표하였습니다. 이제 올해 11월, 12월 두 번의 회의가 남았습니다. 11월에 인상의 정점을 찍고 12월부터 폭이 낮아진다는 점이 큰 의미가 있습니다. 하지만 인플레이션과의 싸움의 끝이라고 판단하긴 이른 상황입니다. 2022년 FOMC 회의: 1월 | 3월 | 5월 | 6월 | 7월 | 9월 | 11월 | 12월 최근 4 연속..
Overfitting, 과적합 딥러닝 모델을 연구하는 과정에서 피할 수 없는 문제인 과적합(Overfitting) 지난 포스팅에서 자세히 설명했던 과적합을 간단히 설명해보면 모델의 능력이 높아 학습 데이터를 다 외워버려서 실전 데이터를 판단하는 능력이 떨어지는 걸 뜻합니다. 즉 연습경기는 훌륭한데 실전 경기에서 실력을 보여주지 못하는 경우입니다. 사람에게 도움 될만한 인공지능 제품이 나오려면 모델의 높은 성능은 필수입니다. 모델의 성능을 높이는 과정을 과적합을 해결하는 과정과 같다고 표현할 수도 있을 만큼 모델과 많은 연관성을 가집니다. 모델의 능력이 높아질수록(모델의 층수가 늘어날수록) 성능이 떨어질 확률이 높아집니다. 성능이 떨어진 원인은 정말 다양하며 그에 맞게 해결하는 방법도 여러 가지입니다. 이..
