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Head vs breakz
몇개월 동안 인공지능에 대해 공부하면서 느끼는 것은 결국 머신러닝은 어떤 데이터를 어떤 모델로 학습 시킬 것인가? 이것에 대한 질문을 해결해야 한다. 1. 데이터 : 전처리 가장 기초이자 기본이 되는 부분이다. 어떤 데이터를 사용할지가 제일 중요한 부분이다. 데이터가 존재하지 않는다면, 직접 만들거나 수집을 해야한다. 이러한 데이터들은 학습 알고리즘이 최적의 성능을 내기에 적합한 경우가 드물기 떄문에 전처리 과정을 거쳐야 한다. 전처리 과정이란 ? 쉽게 말한다면 필요한 데이터로 가공하는 것으로 다양한 방법이 존재 한다. 사진을 사용 할 경우, 필요한 부분만 편집하거나, 배경을 삭제 하는 경우가 있을 수 있으며, 데이터 셋을 사용 할때에는 이상치를 없애거나, 표준화 하는 방법이 있다.이 외에도 필요한 특성..
https://cocodataset.org/#home COCO - Common Objects in Context cocodataset.org Common object in context, 흔히 보이는 물체의 모음이다. 인공지능 학습에 사용하는 데이터 셋으로 150만 개의 instance와 80개 categories로 분류되어 있다. Object segmentation, Recognition에 많이 사용되고 있다. Coco는 2014년과 2017년 dataset으로 나눠서 제공하고 있다. 2017년도에 업데이트를 통해서 데이터를 추가하여 2014년과 따로 구분하였다. 2018에는 2017년 데이터를 완벽하게 사용하도록 업데이트 되었고, 2019, 2020에는 변한 부분이 없다.
알약 사진을 통한 알약 정보 알리미 http://pf.kakao.com/_nxkxbaxb 알약 알리미 알약에 대한 정보를 제공하는 알약 알리미입니다. 개발 진행 중에 있으며, 현재는 사용 불가능 합니다. pf.kakao.com 알약 알리미 알약에 대한 정보를 제공하는 알약 알리미입니다. 현재 개발 진행 중에 있습니다 :) 프로젝트 배경 세계 의약 시장은 17년 306조원에서 23년 500조의 규모로 확대 될 전망 19년 기준 우리나라 의약품 부작용 보고 건수 총 13680건 상비약의 경우 포장되어 있지만, 처방 받은 약의 경우 약 봉투 외에 정보를 확인 할 곳은 3개의 사이트(약학정보원,네이버 건강의약품,의약 도서관)과 3개의 APP 서비스 한정된 알약 검색 서비스 – 스스로 정보를 입력 프로젝트 목표 ..
Gradient Clipping는 깊은 신경망에서 발생하는 gradient exploding를 막기 위해 사용한다. 깊은 신경망에서 역전파 과정에서 기울기가 점차 작아지거나 비 정상적으로 큰 값이 되면서 기울기에 대한 문제가 발생하는데, Gradient Clipping는 깊은 신경망에서 발생하는 gradient exploding를 줄이기 위해 사용한다. Gradient Clipping는 말 그대로, 기울기 값을 잘라내는 방법으로, 특정 임계값을 설정하여 그 값을 넘지 못하도록 잘라내는 방법이다. Tensorflow에서는 Optimizer의 compute_gradients 를 먼저 호출하고, 그 다음 clip_by_value() 함수를 사용하여 Clipping하는 연산을 생성한다. 그리고 apply_gra..