▶ 자연과학/▷ 알고리즘·머신러닝 썸네일형 리스트형 【알고리즘】 23강. 베이지안 최적화와 MAB 23강. 베이지안 최적화와 MAB 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. UCB [본문]3. 톰슨 샘플링 [본문] 1. 개요 [목차]⑴ MAB(multi-armed bandits)① 문제 정의 : 가장 payoff가 높은 최적의 arm을 선택하는 것② 다음과 같은 상황에서 특히 필요○ 목적 함수를 계산하기 어려운 경우 (black-box algorithm)○ 명시적인 분석적 형태(analytic form)가 없는 경우○ 특이값(singular value)이 존재하는 경우○ 미분 가능하지 않은 경우 ○ 데이터에 노이즈가 많은 경우 ⑵ 두 가지 전략의 trade-off① exploitation : 현재 가지고 있는 데이터로부터 얻은 empirical mean을 가지고 reward를 극대.. 【알고리즘】 7강. 차원 축소 알고리즘 7강. 차원 축소 알고리즘(dimension reduction algorithm) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 종류 1. 주성분 분석 (PCA) [본문]3. 종류 2. SNE, symmetric-SNE, tSNE [본문]4. 종류 3. UMAP [본문]5. 종류 4. SVD [본문]6. 종류 5. ICA [본문]7. 종류 6. PPCA [본문]8. 종류 7. CCA [본문]9. 기타 [본문]a. SNE, symmetric-SNE, tSNE b. UMAP 1. 개요 [목차]⑴ 차원 축소의 정의① 고차원 데이터 X(1), ···, X(n) ∈ ℝp의 데이터가 주어져 있을 때,② 적절한 subspace V ⊂ ℝp (단, dim(V) = k)를 찾고,③ X의 V로의 투상(pr.. 【알고리즘】 16강. CNN 신경망 16강. 합성곱 신경망(convolutional neural network; CNN) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 구성 [본문]3. 모델 [본문]4. 예제 [본문] 1. 개요 [목차]⑴ 개념① CNN : 기존 영상 처리의 필터기능(convolution)과 신경망(neural network)을 결합한 심층신경망 ② 합성곱 신경망이라고도 함 ③ 일반적인 CNN 알고리즘은 1억 개의 파라미터를 가짐④ 일반적인 CNN 알고리즘의 layer는 10-20개로 구성 ⑵ 도입 배경① 완전연결계층(fully-connected layer) : 보편근사이론에 따르면 CNN이라는 특수한 아키텍처가 없어도 이미지 등의 패턴을 인식 가능② 다만, fully-connected layer는 파라미터.. 【알고리즘】 15강. 다층 퍼셉트론 15강. 다층퍼셉트론(MLP, multilayer perceptron) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 보편근사이론 [본문]2. 다중 퍼셉트론 알고리즘 [본문]3. MLP 활용 [본문] 1. 보편근사이론(universal approximation theorem) [목차]⑴ Cybenko (1989)와 Hornik (1991)이 제안⑵ 내용① Hornik (1991)은 유계이고 정규화된 어떤 함수 f : ℝd → ℝ도 한 개의 은닉층이 있고, 같은 활성화 함수를 가지며, 한 개의 선형 출력 뉴런을 가지는 유한한 크기의 신경망으로 표현될 수 있음 (ref)② 𝜙가 유계이고, 연속이며 단조증가하는 활성화 함수라고 하자. 또한 𝐾𝑑를 ℝ𝑑의 부분집합이고 컴팩트한 집합이라고 하고, 𝐶(𝐾𝑑.. 【알고리즘】 10강. 딥러닝 개요 10강. 딥러닝 개요 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 머신러닝 알고리즘 평가 [본문]a. 구글 AI의 모든 것 : A에서 Z까지 1. 개요 [목차]⑴ 인공지능의 의미① 데이터 사이언스 ⊃ 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 인공신경망 ⊃ 딥러닝○ 인공지능(artificial intelligence) : 인간과 유사하게 사고하는 컴퓨터 지능을 일컫는 포괄적 개념○ 머신러닝(machine learning) : 데이터의 학습을 통해 문제 해결에 적합한 모델을 만들어내는 기법 ○ 1959년 Arthur Samuel에 의해 최초로 정의됨 ○ 예 : SVM, adaboost, ANN○ 인공신경망(ANN, artificial neural network) : 사람의 신경망을 모방한 머신러닝 알고리즘.. 【알고리즘】 4강. 데이터 시각화 4강. 데이터 시각화 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 데이터의 표현 [본문] 2. 주요 시각화 그룹 [본문] 3. 상호작용 [본문] 1. 데이터의 표현 [목차] 2. 주요 시각화 그룹 [목차] ⑴ 예시 프로그램 ① Tableau ② Qlik ③ 파이썬 : Matplotlib, seaborn ④ R : ggplot2 ⑤ java script : d3 (lower level), Vega (higher level) ⑵ 주요 저널 ① New York Times ② Washington Post ⑶ 주요 기업 ① Uber ② Netflix ③ Facebook 3. 상호작용(interaction) [목차] ⑴ 유형 1. DoD(details on demand) ① 정의 : 특정 데이터를 강조하여 보여주는 .. 【알고리즘】 1-1강. 정렬 알고리즘 실험 1-1강. 정렬 알고리즘 실험 추천글 : 【알고리즘】 1강. 정렬 알고리즘 1. 개요 [본문] 2. 정렬 알고리즘 실험 [본문] 3. 실험을 수행한 컴퓨터의 사양 [본문] 1. 개요 : 파이썬 프로그램 실행을 위하여 3.8 버전으로 jupyter notebook을 사용 [목차] 2. 정렬 알고리즘 실험 : 이 문제를 푸는 데 있어서 데이터의 범위는 0 ~ input_size-1를 고려 [목차] ⑴ 정렬 알고리즘의 구현 ① bubble sort 알고리즘 ○ best case : swap이 최소로 일어나는 [1, 2, 3, ··· ]과 같은 경우 ○ worst case : swap이 최대로 일어나는 [9, 8, 7, ··· ]과 같은 경우 ② insert sort 알고리즘 ○ best case : i-2번째.. 【알고리즘】 3강. 자료구조 3강. 자료구조(data structure) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 배열 [본문]3. linked list [본문]4. 스택 [본문]5. 큐 [본문]6. 트리 [본문]7. 그래프 [본문]8. 해시 [본문]9. 셋 [본문]a. Java 자료구조 1. 개요 [목차]⑴ 기본 연산① append ② pop ③ insert ④ remove ⑤ get ⑥ size⑵ 주요 자료구조 비교 self-mutablility(저장 용량이 변경 가능한지)mutability of elementrepeatability of elementstrXXOlistO (e.g., resizing)OOtupleXOOdictionaryO (e.g., append)key : X, value : OXsetO .. 이전 1 2 3 4 5 다음
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