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🔥/AI 🤖6

[1주차] 딥러닝 기초모델 : MLP MLP - Multi Layer Perceptron 가장 기초가되는 Feed Forward ANN (artificial neuron network) 모형이다. - 인공지능 모형의 기본! MLP는 세가지 요소가 들어간다 Input에는 input 값이 들어가고 Hidden에서는 input의 관계들을 학습한다. 비선형 모형을 학습하기 위한 가장 기본적인 딥러닝 모형이다. 일반 ARIMA 모형과는 다르게 노이즈나 Missing Value에도 잘 대처할 수 있다. 여러 형태의, 여러개의 input 을 받을 수 있다. Multi-step 예측 가능하다. MLP의 시계열 데이터에서의 한계 지속적인 생각을 하지 못한다. 예를들어 영화의 매 순간 일어나는 사건을 분류할 때 이제까지 일어났던 사건을 바탕으로 예측하지 못하.. 2021. 9. 29.

[1주차] 수업목표 AI 머신러닝 딥러닝 인공지능, 왜 배울까? 흔히 AI 분석 모형을 통계 분석 모형과 가장 많이 비교한다. 이 둘은 목적과 데이터 특징의 차이가 있다. 📊 통계분석 정형데이터 분석, 선형 분석에 필요한 경우에는 통계분석으로 충분하다. 🤖 AI 빅데이터, 비정형 데이터, 이미지, 텍스트 음성은 분석 모형이 선형이 아니기 때문에(비선형이기 때문에) AI를 사용하는 것이 유용하다. 통계분석, AI 비교 Human Driven VS Data Driven AI: 사람의 직관이 들어가지 않고 데이터 자체만으로 데이터로부터 인지하지 못했던 새로운 데이터, 데이터간 관계를 발견 → 가설 발견! 통계: 전문가의 과거 경험과 직관을 기반으로 가설 수립후 모델 설계 → 가설 확인! 정형 VS. 비정형 AI: 이미지, 텍스트.. 2021. 9. 28.

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