분류 전체보기374 [LG Aimers] 설명가능한 AI - 1. Explainable AI(XAI) - 1 LG Aimers 학습 내용 정리 출처 : https://www.lgaimers.ai/ 설명가능한 AI ( Explainable AI, XAI ) - 모델들이 어떻게 동작하는지 모름( 블랙박스 ), 이 때 예측 결과가 사람에게 직접 영향을 미칠 때 문제가 된다. ex. 자율주행, 의학 진단 등.. - 최근 대두되고 있는 AI 모델의 편향성 문제 ( 특정 인종, 성별에 편향된 결과 ) - 이 편향성의 이유를 찾아 해결해야 현실에 적용시킬 수 있다는 것! ex. 말 사진 오인식, COMPAS crime prediction - 자율주행의 경우 사고의 책임을 찾기 위해 설명할 수 있어야 한다. - 왜 알고리즘이 그런 예측 결과를 냈는지 설명할 수 있어야 신뢰가 가능하다! * XAI : 사람이 모델을 쓸 때 그 .. 2022. 7. 23. [LG Aimers] 비지도학습 - 3. Unsupervised Representation Learning LG Aimers 학습 내용 정리 출처 : https://www.lgaimers.ai/ 비지도학습 ( Unsupervised Representation Learning ) - Pretext Learning : 잘 정리된 Representation, 유용한 정보를 만들기 위한 학습 Task - Self-Supervised Learning : 본래 Unsupervised 였던 문제가 Script 하나로 Supervised 문제로 변하는 기법 - Mutual Information의 컨셉 : 어떻게 하면 여기있는 이 Variable과 저 Variable 사이에 공유하는 정보의 양이 얼마큼인지를 숫자로 계산할 수 있을까? - CPC ( Contrastive Predictive Coding ) https://kae.. 2022. 7. 22. [LG Aimers] 비지도학습 - 2. Representation과 딥러닝 LG Aimers 학습 내용 정리 출처 : https://www.lgaimers.ai/ Representation - Under Constrained -> 다양한 방식으로 조절할 수 있다 - Representation Learning이 잘됐다?? - Disentangled Representation https://89douner.tistory.com/339?category=1033935 1. Representation Learning 이란? 안녕하세요. 이번글에서는 representation learning이라는 개념에 대해서 설명하려고 합니다. 개인적으로 2021년 동안 논문을 살펴보면서 가장 눈에 많이 띄었던 용어가 representation .. 2022. 7. 21. [LG Aimers] 비지도학습 - 1. 전통기계학습과 딥러닝에서의 비지도학습 LG Aimers 학습 내용 정리 출처 : https://www.lgaimers.ai/ 대표적인 비지도학습 K-means Clustering : 데이터를 몇 개의 클러스터로 나누어 비교적 비슷한 특징을 가지는 각각의 클러스터로 모으는 것 ( 데이터만 존재하고 레이블이 존재하지 않음 ) 1. 각각의 점은 N개의 다른 특징을 가지는 클러스터 중 하나에 포함 2. 각각의 클러스터에 assign된 점들을 모아서 Centroid에 해당하는 점의 위치를 찾음 ( random하게 assign됐기 때문에 3개의 Centroid가 상당히 가깝게 모여있음 ) 3. 2번에서 찾은 Centroid를 기준으로 각각의 점들을 가장 가까운 Centroid에 assign 4. 새로 assign된 점들을 이용해 Centroid를 새로.. 2022. 7. 20. [X:AI] YOLO 논문 이해하기 『 You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection. 2016. 』 0. Abstract - Object Detection의 새로운 접근 방식인 YOLO를 제안 - 기존 Object Detection에 사용하던 classifier 방식을 공간적으로 분리된 bounding box와 관련된 클래스 확률에 대한 regression 문제로 재정의 - 전체 detection pipeline이 단일 네트워크인 end-to-end 방식 - YOLO 모델의 속도가 매우 빠름 1. Introduction - 사람은 이미지를 잠깐 보더라도 이미지 안에 어떤 물체가 있고, 어디에 있는지, 어떻게 상호작용하고 있는지를 파악할 수 있다. 이렇게 빠르고 정확한 사람의 시각시스.. 2022. 7. 19. [X:AI] MobileNet 논문 이해하기 『 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications. 2017. 』 0. Abstract - depthwise separable convolution을 사용한 간소화된 아키텍처를 제안한다. - latency와 accuracy를 효율적으로 상호 조정하는 2가지 글로벌 하이퍼파라미터를 소개한다. - 이는 ImageNet 분류에서 우수한 성능을 보이고 object detection, finegrain classification(세분화 분류), face attributes, large scale geo-localization에서 MobileNet의 효과를 시연해 보았다. 1. Introduction - Mobil.. 2022. 7. 18. 이전 1 ··· 45 46 47 48 49 50 51 ··· 63 다음
