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8. 이미지를 위한 인공 신경망¶합성곱 convolution¶ 입력 데이터에서 유용한 특성만 드러나게 처리하는 것 합성곱의 동작 원리¶ 입력 데이터 전체에 가중치를 적용하는 게 아니라 일부에 가중치를 곱함 CNN Convolutional Neural Network에서는 뉴런을 filter/kernel라고 부름 필터 filter: 뉴련 개수를 표현할 때 커널 kernel: 입력에 곱하는 가중치를 의미할 때 합성곱은 2차원 데이터에도 적용할 수 있다. 입력 데이터의 왼쪽 위에서 오른쪽 맨 아래까지 이동하면서 출력을 만들어낸다 이때 Convolutional 계산을 통해 어든 출력을 Feature map 특성 맵이라고 한다. 8-3. 합성곱 신경망의 시각화¶ 합성곱 층이 이미지에서 어떤 것을 학습했는지 알아보기..

Introduction to MLOps 서울대학교 컴퓨터공학부 데이터마이닝개론 특강(2022학년도, 강유 교수님)을 정리한 내용입니다. 강연자 소개 Yongsub Lim co-founder & chief data scientist of MakinaRocks Yongsub Lim Making industrial technology intelligent 목차 advance of AI/ML Capabilities Why MLOps What is MLOps When MLEs use MLOps MakinaRocks Link with Demo AI/ML의 진보 Number of Publications in NeurIPS 10년 동안 6배 이상 증가함 Accuracy of Image Classification Ima..

이 글은 서울대학교 Open Courseware의 데이터마이닝개론 강의 자료를 읽고 풀어쓴 글입니다. 서울대학교 OCW 홈페이지 -> SNU OPEN COURSEWARE | SEOUL NATIONAL UNIVERSITY 왜 데이터 마이닝인가 오늘날 쏟아지는 데이터에는 지식과 가치가 숨어있다. 생성된 데이터에서 지식을 추출해내기 위해서는, 그 전에 데이터를 저장하고 처리하고 분석하는 과정을 거쳐야한다. 데이터 마이닝은 이 중 '분석' 단계에 집중하는 분야이다. 데이터 마이닝이란 데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 패턴과 모델을 찾는 기법과 이론을 의미한다. 이때 분석은 타당성(valid), 유용성(useful), 독창성(unexpected), 이해 가능성(understandable)을 갖추어야 한다. 타당성..