5주차 진도: Chapter 9(생성모델) 생성모델 데이터로부터 확률분포를 추정해서 데이터를 생성하는 모델 확률분포를 근사할 수 있다면 다양한 분야에서 활용할 수 있다 생성 모델의 종류 생성 모델은 관측 데이터의 확률분포를 추정하기 위해 최대우도추정을 함 명시적 추정: 확률분포를 명시적으로 추정하는 방식 암묵적 추정: 모델이 확률분포를 따르는 샘플을 생성하는 방식 VAE 변분 오토 인코더 (Variation autoEncoder) 인코더-디코더로 구성된 잠재변수 모델로 확률분포를 변분적으로 근사함 장점 + 훈련과정이 안정적이고 빠름 단점 - 확률분포를 근사하는 방식이라 정확한 확률분포를 추정하지 못함 GAN 생성자와 판별자가 적대 관계에서 훈련하는 모델 생성자: 가짜 데이터를 만들면서 판별자가 진짜라고 ..

환경: mac Process VScode 설치 Automator로 파일실행 버튼 만들기 (우클릭 Vscode실행) git에 연동할 파일 만들고 vscode로 열기 git 가입 후 연동 https://sirong.tistory.com/61 우클릭 Vscode실행 목차 후.. 한글로 적혀있던 글에서는 마지막에 뚝 끊겨있어서 생각보다 좀 더 찾아야 했다 ㅜ 하지만 그말은 내 글의 경쟁력이 높아진다는 것!! 우클릭 Code 실행이란 간단히 말해 작업하고자 하 sirong.tistory.com 갓 생활코딩 - mac 환경임 https://www.youtube.com/watch?v=vI8FFvQge2w

object oriented programming 클래스를 메모리에 구현한 구현체 인스턴스 class(타입) -> memory => instance class: 객체 설계도 @staticmethod self변수 안받음 해당 객체 상관없이 전체에 공통적인 기능이 필요할 때 def static_method(): @classmethod staticmethod와 같은 역할을 하지만, 차이점은 '상속'에서 달라짐 def class_method(cls): 해당 클래스 전체에 적용 @staticmethod vs @classmethod 공통: 일반적인 클래스 타입에서 만들어진 기능 (객체 개개인이 아니라 전체에서 적용되는걸 만들때) 차이: parameter로 받는 cls -> 상속의 차이 class_method(cls..

3주차 진도: Chapter 6 (콘볼루션 신경망), Chapter 8(순환신경망) CNN 1. 생체 신경망과 비슷한 점 뉴런은 좁은 영역의 자극에 반응함 뉴런마다 다른 모양의 특징을 인식하도록 뉴런의 역할이 나뉨 계층 구조를 이뤄 시각 정보를 계층적으로 처리함 -> 특징의 추상화 수준을 높임 2. 콘볼루션 신경망의 성질 이미지의 다양한 특징을 추출하기 위해 콘벌루션 계층 + 풀링연산을 하는 서브샘플링 계층으로 이뤄짐 입력데이터는 3차원의 텐서로 표현하는데 가로*세로 공간 특징을, 깊이로 채널 특징을 표현함 연산 성질 강한사전분포: 일부 파라미터를 사용하지 않음 (희소연결), 같은 계층의 뉴런은 파라미터 공유 이동불변성 - 특징이 어느 위치에 있든 동일하게 인식 위치불변성 - 입력이 조금 움직이면 출력이..

절차 지향형 프로그래밍 언어: C 객체 지형형 프로그래밍 언어: Python object oriented programming (OPP) -> 기능별로 객체를 나누어서 만들자 object = 클래스를 갖고 메모리에 구현한 구현체 class: 객체 만드는 설계도 memory: (ram은 실시간으로 썼다 지우는 메모리, 실행되는 공간의 크기) 웹- 자바// 데이터-파이썬 파이썬의 모든것은 객체로 이루어짐 기본적으로 설계도가 있기 때문에 설계도를 기반으로 만들어 내기 좋음 조금씩 고치면 다른데에 활용해서 쓰면 됨. 단점: 설계도가 무조건 있어야됨. 계속 상속받아야 함. 따라서 파생되는게 너무 많이 생길 수 있음. 요즘에는, 함수형 프로그램으로 패러다임이 바뀌고 있음 추상화: 공통적인 개념을 묶은 것 상속: 미..

# regular expression (정규 표현식) ''' . : 문자 1개 ^ : 무자열의 시작 $ : 문자열의 마지막 * : o or more + : 1 or more ? : 0 or 1 {n} : n번 반복 {n,m} : n번 부터 m번 {n,} : n번 부터 무한번 [] : 문자의 집합 | : OR () : 괄호 안의 정규식 그룹 \w : [a-zA-Z0-9_] : a~Z, 0~9, _ 포함하는 모든 문자 \W : [^a-zA-Z0-9_] : 위의 문자 제외한 나머지 문자 \d : [0-9] : 0 부터 9 \D : [^0-9] : 숫자 제외한 나머지 문자 \s : [\t\n\r\f\v] : 공백문자 \S : [^\t\n\r\f\v] : 공백 제외한 모든 문자 \b : 단어의 시작과 끝의 빈 공..