분류 전체보기142 250310_딥러닝기초_01 키워드기초 개념 : 인공지능, 기계학습, 딥러닝기계 학습 종류 : 지도 학습, 비지도학습, 강화학습지도 학습 종류 : 회귀(Regression) vs 분류(Classification)비지도 학습 종류 : 군집화(Clustering) vs 연관관계(Association) 기계학습(Marching Learning)weight 값을 기계가 스스로 학습을 통해 찾아내도록 하는 것이 기계학습이 하는 일입력데이터와 출력데이터를 input으로 주고, 컴퓨터가 최적의 weight 프로그램 값을 찾아 학습하는 것을 말한다. 기계학습의 종류Supervised Learning 지도학습Self-Supervised Learning 자기지도학습 : 지도학습인데 정답을 사람이 레이블링하는게 아니라 , 데이터로부터 라벨링하는 것... 2025. 3. 10. 250307_딥러닝 상용화 시 고려할 점 실무 데이터를 통해 트랜스포머 기반 모델이 데이터가 압도적으로 많아질수록 일반 RNN 딥러닝 계열 모델보다 좋은 성능을 보여주는것은 확인했는데, 상용환경에서는 데이터 전처리하는데 서버스펙이 충분히 뒷받침되지않으면 무거운 모델을 돌릴 수가 없다. ;; 서버스펙(돈)과 모델 성능 사이의 고민 상용 모델 work flow 및 아키텍쳐를 어떻게 가져가야할지 현재 프로젝트에서 마주한 난관. 🫢🫢 2025. 3. 7. 빅데이터분석기사 실기 9회 합격 미루고 미뤄왔던 빅데이터분석기사 실기 9회 합격 후기 자격증 도장깨기로 시작한 빅분기 시험! 대학원 준비 병행과 업무하랴 바뻤지만 되돌아보니 그래도 24년도 마지막에 유종의 미를 거두게되어 감사하다. 2024년에 자격증 시험만 무려 3번이나 봤는데, 모두 한번에 딸 수 있어서 완전 럭키비키 (물론 공부하는 과정은 안 럭키비키?)공부방법 : 시나공 + 파이썬 실습공부일지 : 한달 https://jinny-log.tistory.com/80시험복기 : 유형1이 생각보다 어렵게 나와서 당황했지만, 2유형 3유형은 모두 시나공책에 있는 시험범위에 모두 나와서 만점 나왔다. 1유형을 좀 더 체계적으로 대비하려면 데이터마님 실습 문제를 많이 풀어보면 도움이 될듯하고, 2유형의 경우 여러 모델 돌리는 것보다 랜덤포.. 2025. 3. 3. [transformer] PatchTST https://youtu.be/VrqkXrwpohw?si=1u-Vp-IOCTEj_vhC TSF(TimeSeries Forecasting) Task 내 딥러닝 모델 한계점 Vanila-Transformer Vanila-Transformer는 long sequence에서 sematic correlation을 추출하는데 효과적이나, self-attention구조상 permutaion-invariant 특성을 가지기 때문에 temporal loss가 발생 permutaion-invariant 특성은 input의 순서가 바뀌어도 output이 동일한 것을 의미. 시계열 데이터는 데이터 순서가 중요한 정보인데, self-attention을 통해 input과 output 의미가 퇴색 .. 2025. 2. 17. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 36 다음
