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【머신러닝】 AlphaGeometry 설치 및 이해 AlphaGeometry 설치 및 이해 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘·머신러닝 목차 1. 개요 [본문]2. 설치 과정 [본문]3. 문법 [본문]a. IMO 기하 문제 풀이b. jgex_ag_231 문제 재구성 및 풀이c. 자연어 처리와 거대 언어 모델  1. 개요 [목차]⑴ 서설① AlphaGeometry : 네이처 논문에 투고된 언어 모델로서 symbolic deduction을 구현하여 IMO 수준의 기하 문제를 풀 수 있음② Google DeepMind에서 만든 알고리즘으로, 가설을 생성하는 모델인 FunSearch에서 더 발전시켜 만든 것으로 보여짐 (ref)⑵원리 ① symbol의 의미 : 각 명제를 벡터화(vectorization)하여 임베딩 스페이스 위에 올려놓는 것 ② 기하학에서의 sym..
【알고리즘】 22강. 컴퓨터 비전 모델 22강. 컴퓨터 비전 모델(computer vision model) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. CNN [본문]2. 비전 트랜스포머 [본문]3. 이미지 생성형 모델 [본문] 1. CNN(convolutional neural network) [목차]⑴ CNN 신경망의 개념 ⑵ 예 1. DIP(deep image prior) : 트레이닝 데이터 없이 CNN 아키텍처를 입력 이미지에 과적합(overfitting) 시켜 새로운 이미지를 생성  2. 비전 트랜스포머 [목차]⑴ 비전 트랜스포머(vision transformer, ViT)① ViT는 트랜스포머 인코더 구조만을 사용 : 임베딩에 특화됨. 이미지 생성에는 부적절함② 단계 1. 이미지를 여러 개의 작은 패치로 나누고 각 패치를 토큰으로 취급..
【알고리즘】 18강. GNN 신경망 18강. GNN 신경망 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문] 1.  개요 [목차]⑴ 그래프 데이터 처리를 위한 일반화된 모델 ⑵ 구성 1. 그래프 아키텍처① 종류 1. GCN(graph convolution network)② 종류 2. GAT(graph attention network)⑶ 구성 2. 노드 ① GNN은 다양한 그래프 아키텍처를 통해 노드 정보를 수집하고 변환⑷ 수식화  H(ℓ+1) = f(H(ℓ), A) ① H : 은닉층(hidden layer) ② A : 인접 행렬(adjacency matrix)③ f : 노드의 hidden state를 수집하고 변환하는 함수  입력: 2024.03.19 13:50
【알고리즘】 9강. 패턴 인식 알고리즘 9강. 패턴 인식 알고리즘(pattern recognition algorithm) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문] 2. 종류 1. 아프리오리 [본문] 3. 종류 2. FP-growth [본문] 4. 종류 3. ECLAT [본문] 5. 종류 4. freeman chain coding [본문] 1. 개요 [목차] ⑴ 클러스터링 알고리즘처럼 unsupervised machine learning 중 하나 2. 종류 1. 아프리오리(apriori) [목차] ⑴ 가능한 모든 경우의 수를 탐색하는 방식을 개선하기 위하여 데이터들의 발생빈도가 높은 것(빈발항목)을 찾는 알고리즘 ⑵ 데이터셋이 큰 경우 모든 후보 아이템셋에 대하여 반복적으로 계산하는 단점이 있음 ⑶ 연관 알고리즘 중 하나 3. ..
【알고리즘】 8강. 클러스터링 알고리즘 8강. 클러스터링 알고리즘(군집 모형, clustering algorithm) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 종류 1. unsupervised hierarchical clustering [본문]3. 종류 2. K-means clustering [본문]4. 종류 3. 밀도 기반 군집 [본문]5. 종류 4. 혼합 분포 군집 [본문]6. 종류 5. 그래프 기반 군집 [본문]7. 기타 알고리즘 [본문] 1. 개요 [목차]⑴ 클러스터링은 optimization problem① variability   ○ variability는 distance 혹은 distance2의 합이라고 할 수 있음○ 거리 함수의 종류○ 이유 : big and bad is worse than small and ..
【알고리즘】 13강. 앙상블 학습 13강. 앙상블 학습(autoencoder) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문] 2. 기법 [본문] 1. 개요 [목차] ⑴ 정의 : 여러 가지 모델들의 예측, 분류 결과를 종합하여 의사결정을 하는 기법 ⑵ 특징 : 다양한 모형들의 예측 결과를 결합함으로써 단일 모형보다 신뢰성이 높음 ⑶ 절차 ① 1단계. 트레이닝 데이터에서 여러 학습 집합들을 도출 ② 2단계. 각 집합으로부터 모델을 학습 ③ 3단계. 각 학습 모델로부터의 결과를 조합 ④ 4단계. 학습된 모델들의 최적 의견을 도출 ⑷ 앙상블 베이스 모형의 독립성을 증가시키는 방법 ① 입력 변수를 다양하게 함 ② 서로 다른 알고리즘을 사용 ③ 매개변수를 다양하게 함 2. 기법 [목차] ⑴ 기법 1. 배깅(bagging; bootstra..
【알고리즘】 20강. 오토인코더 20강. 오토인코더(autoencoder) 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 종류 1. 가변 오토인코더 [본문]3. 종류 2. ZINB 오토인코더 [본문]4. 종류 3. matrix factorization [본문] 1.  개요 [목차]⑴ 정의 : 입력 데이터를 최대한 압축시킨 후, 압축된 데이터를 다시 본래의 형태로 복원시키는 신경망 ① 인코더(encoder) : 입력층에서부터 은닉층으로의 인공 신경망. 인지 네트워크라고도 함 ○ 인지 네트워크(recognition network) : 패턴을 감지하고 의미를 부여하는 특수화된 네트워크 ② 디코더(decoder) : 은닉층에서부터 출력층으로의 인공 신경망. 생성 네트워크라고도 함 ○ 생성 네트워크(generative networ..
【알고리즘】 17강. RNN 알고리즘 17강. RNN 알고리즘 추천글 : 【알고리즘】 알고리즘 목차 1. 개요 [본문]2. 고려사항 [본문]3. 종류 1. RNN 이전의 회귀 모델 [본문]4. 종류 2. LSTM [본문]5. 종류 3. GRU [본문] 1.  개요 [목차]⑴ RNN(recurrent neural network) : 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되는 다층 퍼셉트론에서 은닉층이 재귀적인 신경망을 갖는 알고리즘⑵ 구조 Figure. 1. RNN 알고리즘의 구조 ⑶ 용도① 자연어 : 텍스트 앞 단어와 뒷 단어를 이용② 음성 신호③ 시계열 데이터 : 현재 값에다 과거와 미래의 값을 같이 이용 시간이 가면서 데이터의 변화를 보고 미래를 예측하는 것은 어려운 일이지만 굉장히 중요한 일이다. 이러한 문제도 딥러닝 알고리즘을 이용하여 풀..

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