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AI · 인공지능974

[알기쉬운 AI - 27] 클러스터링 (Clustering) 2회에 걸쳐 지도 학습에 대해 설명했지만, 이번에는 드디어 비(非)지도 학습입니다. 클러스터링 알고리즘으로 k평균법과 혼합 가우스 분포를 알아둡시다. 그리고 차원의 저주와 차원 감소의 한 방법인 주성분 분석(PCA : principal component analysis)에 대해서도 설명합니다. 클러스터링(Clustering) 분류(Classification)도 클러스터링(Clustering)도 둘 다 마찬가지로 "분류"를 하는 머신러닝 처리입니다. 클러스터링의 클러스터는 방을 의미하며 그룹핑과 동의어입니다. 분류가 지도 학습인데 반해 클러스터링은 비지도 학습이라는 차이는 이미 앞에서도 언급했지요(표 1). 도대체 비지도 학습으로 분류한다는 것은 무슨 뜻일까요? 몇 가지 알고리즘을 알아보겠습니다. 구분 학.. 2020. 5. 7.
스마트폰으로 짐의 크기를 측정할 수 있는 AI 개발 일본의 Automagi 주식회사는 4월 21일, AI와 AR(증강현실)을 활용한 자사의 기술을 통해 스마트폰이나 태블릿에서 화물을 촬영하는 것만으로 크기를 측정하는 기술을 일부 개발했다고 발표했습니다. 이에 따라 트럭 운전사의 짐 측정 등 물류 작업에서 향후 자동화 및 간소화가 기대됩니다. 물류업계의 부담을 AI 기술로 해결 물류기업의 과제를 해결할 AI솔루션 'AMY(에이미)'를 제공하는 Automagi는 2019년 12월에 내각부에 의해 채택된 'SIP(전략적 혁신 창조 프로그램) 제2기 스마트 물류 서비스'에서 AI 기술을 활용한 물류 서비스의 단순화를 목표로 개발에 참여해 왔습니다. 또한 Automagi는 2019년 12월부터 현재 물류 업계의 과제이기도 한, '물류 · 유통 업계의 인력부족'과 .. 2020. 5. 5.
지정된 장르 및 아티스트풍의 곡을 자동으로 생성하는 AI 'Jukebox' 샌프란시스코 리서치 연구소 OpenAI는 다양한 아티스트 스타일의 음악을 합성하는 신경망, JukeBox를 소개했습니다. 그들은 Elvis, Frank Sinatra, Katy Perry 등을 포함한 다양한 아티스트의 음악으로 AI를 훈련시켰습니다. AI는 악기와 가짜 보컬을 사용하여 오디오를 직접 합성합니다. 결과는 끔찍하고 굉장하며 다른 우주의 음악처럼 들립니다. 일부 트랙은 가짜 케이티 페리의 노래같이 그럴싸하게 구린 작곡처럼 보입니다. “I count every moment, every hour since I said goodbye. “작별 이후 매 순간을 세어봅니다. I count every minute every hour, since your lips were touching mine. 당신의.. 2020. 5. 3.
[알기쉬운 AI - 26] 분류 (Classification) 이번에는 감독 학습의 '분류' 중에서 '로지스틱 회귀'와 'K근접법'에 대해서 설명합니다. 딥러닝을 빨리 배우고 싶은데, 기계 학습 알고리즘에 계속 발이 묶여있는 것 같네요... 그러나 딥러닝을 배워 나가는 데 있어서 기본적인 알고리즘을 알고 있는 것이 좋기 때문에 인내심을 가지고 따라와 주십시오. 분류(Classification) 분류에는 2항 분류(Two-class Classification)와 다항 분류(Multi -class Classification)가 있습니다. 2항의 분류는 그 이름같이 2가지로 분류하는 것입니다. 예를 들어 제품 검사 시 정상/비정상으로 나누는 것이 대표적인 2항 분류입니다. 한편, 다항 분류는 3개 이상으로 분류하는 것으로, 예를 들면 꽃의 이름을 가르쳐주는 AI를 들 수.. 2020. 4. 26.
[알기쉬운 AI - 25] 회귀 (Regression) 이전에 [학습 방법, 통계, 알고리즘]의 삼각관계 중 '학습 방법과 통계학'의 관계를 알아본 적이 있습니다. 이번에는 '통계와 알고리즘'의 관계에 대해 설명합니다. 딥러닝(신경망)이 아닌, 기존의 기계 학습에 대해서도 여기서 이해해 둡시다. 통계와 알고리즘 앞에서 '감독 학습과 비감독 학습, 강화 학습'이라는 3가지 학습 방법과 회귀, 분류, 클러스터링의 통계학 관계를 알아보았습니다. 이번에는 '회귀'에 사용하는 대표적인 알고리즘을 설명합니다. 회귀(Regression) 회귀는 앞에서도 몇 번 등장하고 있습니다. 거기서는 회귀 분석에 대하여 "많은 데이터를 플롯 할 때 그 관계를 나타내는 선(함수)을 찾는 것"이라고 설명했습니다. 예를 들어, 그림 2A와 같은 데이터 분포가 있는 경우, X축과 Y축의 관.. 2020. 4. 25.
구글의 엔지니어가 인간의 코딩보다 빨리 진화하는 AI인 AutoML-Zero를 발표 Google 엔지니어팀이 기본적인 수학 연산만을 사용하여 최적의 머신러닝 알고리즘을 자동으로 발견하는 인공 지능인 'AutoML-Zero'를 발표했습니다. [2003.03384] AutoML-Zero : Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch Machine learning research has advanced in multiple aspects, including model structures and learning methods. The effort to automate such research, known as AutoML, has als.. 2020. 4. 21.
'모르겠다'를 아는 AI, 적은 자원의 환경에서 미학습 도메인을 감지! 3개의 요점 ✔️ 문서 분류 작업에서 학습 데이터에 없는 도메인을 감지하는 방법을 제안 ✔️ 미지의 도메인을 검출하기 위한 학습 데이터의 준비 없이도 학습이 가능 ✔️ 대화 데이터 등 실질적인 데이터 세트에서 제대로 알려지지 않은 도메인을 검색할 수 있는지 확인 Out-of-Domain Detection for Low-Resource Text Classification Tasks written by Ming Tan , Yang Yu , Haoyu Wang , Dakuo Wang , Saloni Potdar , Shiyu Chang , Mo Yu (Submitted on 31 Aug 2019 ) Comments : Published by EMNLP 2019 Subjects : Computation and .. 2020. 4. 20.
한 줄의 코드로 자동학습! 머신러닝을 자동화하는 AutoML 3개의 요점 ✔️ 테이블 데이터를 자동으로 학습하여 높은 성능을 발휘하는 AutoML 프레임워크 ✔️ 기존 AutoML 프레임워크 모델이 하이퍼 매개변수의 선택을 중시하는 반면, 이 방법은 여러 레이어를 사용하여 모델의 앙상블과 스태킹을 실시 ✔️ 이 논문에서는 주요 AutoML 프레임워크의 비교를 실시 AutoML이란? AutoML (Automated Machine Learning : 자동화된 기계 학습)은 그 이름과 같이 기계 학습 모델의 설계 · 구축을 자동화하는 기술 전반을 일컫는 용어입니다. 신경망의 구조를 자동으로 탐색하는 NAS(Network Architecture Search)나 모델의 하이퍼 매개 변수를 탐험하는 HPO(Hyper Parameter Optimization)도 AutoML의.. 2020. 4. 12.
AI는 인간의 발견을 손쉽게 발견했다, 진화적 검색 알고리즘 머신러닝 알고리즘의 진화적 검색으로 전자동 생산, AutoML-Zero 3개의 요점 ✔️ 기본적인 수학 연산의 조작만으로 기계 학습 알고리즘을 자동 발견 ✔️ Back Propagation으로 학습하는 신경망조차 발견 ✔️ 인간의 선입견에 사로잡히지 않는 새로운 해법의 창조를 기대 AutoML-Zero : Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch written by Esteban Real , Chen Liang , David R. So , Quoc V. Le (Submitted on 6 Mar 2020) Comments : accepted by arXivSubjects : Machine Learning (cs.LG); Neural and Evolutiona.. 2020. 4. 9.
신종 코로나 바이러스의 이미지 데이터셋 공개! 3개의 요점 ✔️ 신종 코로나 바이러스의 의료 이미지 데이터 세트 공개 ✔️ 흉부 X선 사진과 그에 따른 메타 데이터 존재 ✔️ 이미 Github에 공개 COVID-19 Image Data Collection written by Joseph Paul Cohen, Paul Morrison, Lan Dao(Submitted on 25 Mar 2020) Comments : accepted by arXiv Subjects : Image and Video Processing (eess.IV); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV ); Machine Learning (cs.LG); Quantitative Methods (q-bio.QM) 무려! 신종 코로나 바이러스에.. 2020. 4. 8.
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