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해석 가능한 머신러닝(Interpretable Machine Learning) 번역본 블로그 돌아다니다 좋은 자료를 발견해서 링크 남겨둡니다. 해석 가능한 머신 러닝 저자 : Christoph Molnar 번역 : TooTouch( 허재혁 : https://tootouch.github.io/ ) 원본 Molnar, Christoph. “Interpretable machine learning. A Guide for Making Black Box Models Explainable”, 2019. Interpretable Machine Learning Machine learning algorithms usually operate as black boxes and it is unclear how they derived a certain decision. This book is a guide for.. 2021. 6. 6.
위성 데이터로 가상 공간에 세계를 자동 생성하는 AI (주)스페이스 데이타(소재지 : 도쿄도 신주쿠 구, 대표 : 사토 가쓰아키)는 위성 데이터와 3DCG를 활용해 가상공간에 세상을 자동 생성하는 AI를 실험적으로 개발했습니다. 앞으로는 누구나 무료로 사용할 수 있는 지구의 디지털 트윈으로서, AI가 자동으로 생성한 3D모델을 무료로 공개할 예정입니다. "우주 × 데이터"를 테마로 한 연구개발을 실시하는 우주 스타트업 주식회사 스페이스 데이타는 위성 데이터와 3DCG 기술을 활용하여 가상공간에 또 다른 세계를 자동으로 생성하는 AI를 실험적으로 개발했습니다. 인공위성에서 얻을 수 있는 지상의 정지 화상과 표고 데이터(DEM · DSM)에 기계 학습을 실시해, 지상의 구조물을 자동으로 탐지 · 분류 · 구조화한 후, AI에게 지상의 3D 모델을 자동으로 생성.. 2021. 6. 5.
[데즈카 오사무 - 004] 로스트 월드( 지구편 · 우주편) 스토리 태고의 지구 그대로의 별, 마만고 별로 여행을 떠난 소년 박사 켄이치 일행이 펼치는 모험 이야기입니다. 태고의 지구로부터 떨어져 우주의 저편으로 날아가 버린 마만고 별이, 500만 년 만에 지구에 다시 접근해 옵니다. 어느날 밤, 사립탐정인 반 슌샤크 수염 아저씨는 살인사건을 맡아서 사건의 열쇠를 쥐고 있는 소년 박사 시키시마 켄이치와 만나게 됩니다. 시키시마 박사는 마만고 별로부터 떨어지는 돌이 강한 에너지를 내는 것을 발견하고, 그것을 에너지석이라고 이름 짓습니다. 시키시마 박사는, 에너지석을 이용하여 로켓을 만들고, 탐험대를 조직해 마만고 별로 향합니다. 시키시마 박사를 기장으로, 이학박사인 부타모마케루 박사가 만든 식물인간인 아야메와 모미지, 토끼인 미이짱, 수염 아저씨를 태우고 로켓은 마.. 2021. 6. 4.
[딥러닝 입문 - 6] 단일 회귀 분석과 다중 회귀 분석(2/4) 6.1.5. Step 3 : 최적의 파라미터를 구함 (단일 회귀 분석) 이 목적 함수를 최소화하는 매개 변수를 구합니다. 여기에서 목적 함수는 차이의 제곱합이며, 항상 양수 또는 0을 취하는 아래로 볼록한 이차 함수가 됩니다.(일반적으로 대부분의 경우, 최적의 매개 변수를 사용하여도 모델이 모든 데이터를 완벽하게 표현하지는 못하며, 목적 함수의 값은 0이 되지 않습니다.) 목적 함수의 값이 최소가 되는 점을 구할 때, 미분 지식이 유용합니다. 미분은, 대상으로 하는 함수의 접선 기울기를 구할 수 있습니다. 볼록 함수는 접선의 기울기가 0인 점에서 함수의 최솟값 또는 최대 값을 얻을 수 있습니다. 목적 함수가 x에 대한 이차 함수이기 때문에 아래 그림과 같이 무게 w에 대한 접선의 기울기가 0일 때, 목적.. 2021. 6. 3.
[딥러닝 입문 - 6] 단일 회귀 분석과 다중 회귀 분석(1/4) 6. 단일 회귀 분석과 다중 회귀 분석 이 장에서는 기초적인 기계 학습 기법 중 대표적인 단일 회귀 분석과 다중 회귀 분석을 수식을 사용하여 설명합니다. 또한 다음 장에서는 이 장에서 소개한 수식을 Python으로 구현하는 것도 소개할 예정입니다. 이 튜토리얼의 주제인 딥 러닝 이전에, 단 회귀 분석과 다중 회귀 분석을 소개하는 데는 두 가지 이유가 있습니다. 첫 번째는 단일 회귀 분석과 다중 회귀 분석의 수학이 신경망을 포함한 딥 러닝 수학의 기초가 되기 때문입니다. 두 번째는 단일 회귀 분석 알고리즘을 통해서는 미분을, 다중 회귀 분석 알고리즘을 통해서는 선형 대수학에 대한 이해도를 높일 수 있기 때문입니다. 기계 학습 기법은 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsuperv.. 2021. 5. 30.
[데즈카 오사무 - 003] 화성박사 스토리 항해 중인 부톤 박사와 켄이치는 폭풍우에 휘말려 어느새 악당들에게 잡혀갑니다. 납치된 곳은 폿포 박사라 불리는 과학자의 실험 장. 지구의 기상을 자유롭게 조종하는 기계를 개발하고 지상의 혼란을 획책하는 폿포 박사는 자신의 연구를 부톤 박사에게 돕게 하려 합니다. 탈출을 시도하는 부톤 박사와 켄이치, 그를 돕는 친절한 로봇 피이코의 앞을 박사의 부하들이 가로막습니다. 실은 박사의 정체는 화성인이며, 지구 정복을 꾀하는 화성의 왕 · 로로의 명령으로 지구의 저명한 박사를 납치한 것이었습니다. [데즈카 오사무 - 004] 로스트 월드( 지구편 · 우주편) 스토리 태고의 지구 그대로의 별, 마만고 별로 여행을 떠난 소년 박사 켄이치 일행이 펼치는 모험 이야기입니다. 태고의 지구로부터 떨어져 우주의 저편으.. 2021. 5. 29.
[데즈카 오사무 - 002] 신 보물섬 스토리 보물섬의 지도를 둘러싼 모험 활극입니다. 죽은 아버지가 남긴 보물섬의 지도를 발견한 피트라는 소년은 아버지의 친구인 선장과 함께, 보물 찾기의 항해를 떠납니다. 그러다 해적 보아루에게 배를 습격당해 두 사람은 잡히게 되고, 해적선이 폭풍을 만나 두 사람은 표류하여 남해의 외딴섬에 다다르게 됩니다. 그러나 그곳은 부친의 지도에 있던 보물섬이었던 것입니다. 산 넘어 산이라고 무서운 원주민에게 잡혀가는 피트 소년! 과연 피트 소년과 선장은 살아남을 것인지, 보물을 찾을 수 있을 것인지.. 소년의 모험은 계속됩니다. 작품에 대하여 1947/01/30 단행본 (육영 출판사) 당시, 오사카 만화계의 베테랑 작가였던 사카이 시치마씨의 원작을 바탕으로, 무명의 데츠카 오사무가 그림을 그린 것으로, 데즈카 오사무.. 2021. 5. 29.
[데즈카 오사무 - 001] 마짱의 일기 스토리 초등학교 입학 전의 마짱을 주인공으로 하는 신문 연재의 4컷 만화입니다. 명랑한 개구쟁이 마짱과, 친구인 톤짱이 펼쳐가는 역동적인 모습을 그리고 있습니다. 마짱은 아버지로부터 가나다라를 배우기보다는, 진주군인 미군에게 ABC를 더 배우고 싶어 한다는 에피소드가 자주 등장하는 등, 종전 직후라는 시대상황을 잘 반영하고 있습니다. 작품에 대하여 데츠카 오사무의 데뷔작입니다. 少国民新聞大阪版(소국민신문 오사카 판: 옛 일본에서는 아이들을 소국민이라 부르던 시절이 있었습니다. 현 마이니치 초등학교 아동 신문)에, 단편 4컷 만화로 73회가 연재되었습니다. 17세의 작품이기에, 얼핏 서투르게도 보이지만, 4컷의 기승전결의 흐름이나 움직임의 표현이 아주 훌륭하며, 아이디어도 후에 데즈카 오사무 자신이 몇 번.. 2021. 5. 29.
소프트뱅크 그룹의 손정의, AI혁명에 열정「10 조엔도 부족하다」 소프트 뱅크 주식회사는 지난 5월 12일, 2021년 1사 분기 결산 설명회에서 순이익 4조 9,880억 엔으로 과거 대비 최고액을 기록했다고 공식 발표했습니다. 일본 기업으로서도 사상 최고액으로 알려졌습니다. 실적 호조의 이유는 「소프트뱅크 비전 펀드」의 인공지능(AI) 기업 투자에 의한 것이 큽니다. 소프트뱅크 주식회사 대표이사역 회장 겸 사장 집행 임원인 손정의 씨는 소프트뱅크 비전 펀드 투자에 대해 "같은 투자 회사라도 일시적인 도박처럼 시세가 내렸다 올랐다하는 일희일비가 아니라, AI를 사용하여 새로운 비즈니스 모델과 신기술로 산업을 재정의하는 회사들을 자꾸자꾸 만들어낼 것입니다."라고 말했습니다. "그들이 창업하고, 우리는 중간에서 서포트하여, 자금 등 다양한 시너지 효과를 통해 응원해 나갑니.. 2021. 5. 23.
구글이 사진만 찍어도 AI로 피부병을 체크해주는 앱 개발 구글에 의하면, 피부 및 손톱, 머리카락 문제와 관련하여 매년 약 100억 건의 검색이 이루어지고 있으며, 그 배경에는 전문의의 수가 세계적으로 부족한 점이 지적되고 있습니다. 또한 피부 문제를 문장으로 검색하는 것은 어렵다는 문제도 있습니다. 그래서 Google은 피부에 무슨 일이 일어나고 있는지 쉽게 파악할 수 있는 '웹 기반의 피부 화상 판단 도구'를 개발했다고 발표했습니다. Using AI to help find answers to common skin conditions Using AI to help find answers to common skin conditions Our AI-powered tool that will be available later this year helps anyone.. 2021. 5. 22.
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