1. CNN 의 등장Neural Network 중 가장 간단한 Fully Connected Neural Network 를 생각해보자.모든 layer가 완전 연결 layer 로 구성되어 있어 입력에 대해서 각 픽셀마다 개별적인 weight 들로 선형결합을 하고, 각 class의 결과를 예측하는 네트워크다.  그렇다면 이 네트워크가 이미지 분류 문제도 잘 해결할 수 있을까?각 class 에 대응하는 weight 를 통해 데이터 평균 프로토타입 이미지를 만들어내는데 이 이미지가 해당 class의 모든 이미지를 대표할 수 없다는 것이 가장 큰 단점이다. 예를 들어, crop된 같은 class 이미지가 입력으로 주어진다면, 잘 예측하지 못할 것이다.  그렇게 해서 CNN이 등장하게 됐다.locally connec..

1. 깃의 버전관리 시스템2. 버전 간의 관계3. add, commit4. 브랜치 생성 checkout과 merge5. 버전 중 버그찾기, 삭제 복원 reset6. 충돌 Conflict7. 원격저장소에 백업하기 github

이번 주는 시각화 관련해서 공부했다. 저번 주 강의 난이도가 극악이었는지라 이번주는 그래도 나름 여유를 찾을 수 있는 주였다. 일단, 피어세션에서 코딩테스트 공부를 시작해서 이전에 마무리 하지 못했던, do it 코딩테스트 책을 마무리 할 수 있게 되었다. 책을 기준으로 하루에 day 1개씩 공부하기로 했고, 매주 월요일에 어려웠던 문제들 코드 리뷰를 하기로 했다. 벌써 3주가 지났다니 실감이 잘.. 안났다. 그리고 코로나 이슈로 이번주 동안 너무 지치고 힘들었다.. 밖에 나가지도 못하고 일주일 걸음 수 합치면 2000보도 안될듯 아무튼 2보 전진을 위한 1보 후퇴정도로 생각하고 다음 주에는 열심히 따라가야겠다 ~!

데이터의 정의는 다음과 같다. : 의사결정을 돕기 위해 수집된 정보(사실, 숫자) 또는 컴퓨터에 저장되고 사용될 수 있는 전자 형식의 정보 사실 정보의 양을 가장 많이 담을 수 있는 데이터 형태는 텍스트이지만, 시각화를 통해 지각 능력과 인지 능력을 같이 사용하면 효과적인 이해를 할 수 있다.  그렇다면 데이터를 시각화 한다는 것은 데이터를 '보이는 무언가'로 만드는 행위이다. Expressiveness (데이터가 가진 정보를 시각 요소로 모두 표현되어야 한다), Effectiveness (중요한 정보가 부각되어 표현되어야 한다) 이 둘을 고려하여 데이터를 시각요소로 치환하는 것이다.   데이터는 크게 몇 개의 범주로 나누어진 범주형 데이터와 수로 나타내는 수치형 데이터로 구분할 수 있다. 그렇다면 데이..

1. 선형 모델 from scratch 구현 2. 2층 신경망 모델 from scratch 구현

저번주에 아쉬웠던 점 중 하나가 오전 시간을 제대로 활용하지 못한다는 점이었는데, 오늘 아침에는 밤에 돌려놓고 잤던 모델 결과를 확인하면서 나름 괜찮은 예측 결과가 나와서 신기했다. 그리고 2주차 ML LifeCycle 가 시작되면서 이번주는 무슨 일이 있어도 매일매일 학습 정리를 하기로 했기 때문에 시간을 틈내서라도 기록하려고 노력했다. 기본과제 1을 하면서 model fit 하는 과정에서 계속 램 용량 이슈 있어서 코랩 프로 결제했는데,, 알고보니까 shape 잘못 설정해서 그랬던 것이었다.. shape 잘못 설정했는데 역행렬 구하는 과정에서 오류 발생하면서 램 초과 일어났던 것 같다. 코드를 먼저 다시 봤어야 하는 건데,, ㅎ 잘못 설정되어있으면 error 발생되면서 바로 중지될 줄 알아서 잘못된 ..