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[ML 왕초보 개념] 머신러닝 정의와 학습 종류 머신러닝(machine learning)은 컴퓨터 프로그램이 데이터를 분석하고 학습하여 스스로 패턴을 발견하고 결론을 도출하는 인공지능 분야의 한 분야입니다. 머신러닝은 전통적인 프로그래밍과는 달리, 입력 데이터와 출력 데이터를 제공하고, 그 사이의 패턴을 찾는 방식으로 작동합니다. 즉, 프로그램이 스스로 데이터로부터 학습하고 결과를 예측하거나 판단하는 능력을 갖추게 됩니다. 머신러닝의 주요 알고리즘에는 회귀(regression), 분류(classification), 군집화(clustering), 차원 축소(dimensionality reduction), 강화학습(reinforcement learning) 등이 있습니다. 이러한 알고리즘은 데이터 분석, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등.. 2023. 2. 23.
[swift] DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async vs DispatchQueue.main.async 공통점과 차이점 DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async와 DispatchQueue.main.async 모두 비동기적으로 작업을 실행하는 방법 중 두 가지입니다. 하지만 두 방법은 목적과 사용되는 큐의 특성에 따라 차이점이 있습니다. 공통점: 두 방법 모두 비동기적으로 작업을 실행하므로, 현재 실행중인 스레드와는 별도의 백그라운드 스레드에서 작업이 실행됩니다. 두 방법 모두 클로저를 인자로 받아 실행합니다. 두 방법 모두 큐(Queue)를 사용하여 작업을 관리합니다. 차이점: DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async는 글로벌 백그라운드 큐에서 실행되며, .userInitiated QoS 클래스를 사용합니다. 이는 중요하고 높은 우선.. 2023. 2. 23.
GAN 구조 개요 GAN(Generative Adversarial Network)은 생성 모델의 한 종류로, Generator(생성기)와 Discriminator(판별기) 두 개의 모델이 경쟁하면서 학습하는 구조를 가지고 있습니다. GAN은 일반적으로 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 1. Generator(생성기) 랜덤 벡터(노이즈)를 입력으로 받아 가짜 데이터를 생성하는 모델입니다. 일반적으로 딥러닝 모델(Convolutional Neural Network)을 사용합니다. 생성된 데이터는 Discriminator를 속이기 위해 실제 데이터와 유사한 분포를 갖도록 학습됩니다. 2. Discriminator(판별기) 실제 데이터와 생성된 데이터를 입력으로 받아 이를 구분하는 이진 분류기입니다. 일반적으로 딥러닝 모델.. 2023. 2. 23.
자연어로 그림을 그리는 AI (Generative Model) 자연어로 그림을 그리는 AI는 인공지능의 한 종류로, 사용자가 자연어(일상적인 언어)로 그림을 설명하면, 이를 기반으로 AI가 자동으로 해당 그림을 그리는 기술입니다. 이 기술은 딥 러닝과 자연어 처리 기술을 결합하여 구현됩니다. 딥 러닝 알고리즘은 이전에 수백만 개의 그림을 분석하여 특정 키워드와 관련된 특징과 패턴을 학습하고, 자연어 처리 기술은 사용자의 언어 입력을 분석하여 해당 키워드와 관련된 그림을 생성합니다. 사용자는 자연어로 그림에 대한 요구사항을 설명하면, AI는 이를 분석하여 적절한 색상, 모양, 레이아웃 등을 결정하고, 최종 그림을 생성합니다. 이 기술은 일반 사용자가 간단한 그림을 그리는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 디자인 작업을 보조하거나 교육 분야에서 학생들에게 시각적인 개념을 설.. 2023. 2. 23.
인공 신경망과 stable diffusion 차이점 인공 신경망(artificial neural networks, ANN)은 인간의 뇌의 동작 원리에서 영감을 받아 만들어진 기계학습 알고리즘 중 하나로, 입력 데이터를 처리하고 분류, 예측, 회귀 등 다양한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 인공 신경망은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer) 등으로 구성되며, 각 층의 뉴런(neuron)은 입력 데이터에 대한 가중치(weight)와 편향(bias)을 가지고 활성화 함수(activation function)를 통해 출력값을 계산합니다. 학습 과정에서는 입력 데이터와 그에 상응하는 정답(label)을 이용하여 가중치와 편향을 조정하며 모델을 최적화합니다. Stable diffusion은 이미지 분석 등.. 2023. 2. 23.
돈과 관련된 공자(논어) 말씀 논어는 공자의 제자들과의 대화와 행동을 바탕으로 기록된 인문학적인 서적으로, 동양 인문학의 대표적인 역작 중 하나입니다. 논어는 "경(經)", "서(書)", "자(子)", "언어(言語)" 등 총 20개 챕터로 이루어져 있으며, 그 중 "언어" 챕터에서는 공자의 말씀이 주로 수록되어 있습니다. 논어에서는 돈에 대한 말씀 뿐만 아니라, 인간의 도덕성, 행동, 지식, 리더십, 교육, 정치 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 또한, 공자의 교육 방법과 그의 가르침을 받은 제자들의 사례 등을 통해, 고대 중국의 문화와 사상을 엿볼 수 있습니다. 논어는 세계의 인문학적인 역사에서 큰 영향을 미쳤으며, 현재까지도 다양한 분야에서 인용되고 있습니다. 또한, 공자의 가르침은 오늘날의 인류에게도 여전히 많은 가치와 영감을.. 2023. 2. 23.
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