728x90 [네이버 커넥트재단] 부스트캠스 AI 기초 다지기 2회차2 확률론 기초 AI 엔지니어 기초 다지기: 부스트 캠스 AI Teach 준비 과정을 토대로 정리한 것입니다.딥러닝에서 확률론이 왜 필요한가?- 딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕을 두고 있다.- 기계학습에서 사용되는 손실함수(loss function)들의 작동 원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해서 유도하게 된다.-> 예측이 틀릴 위험을 최소화하도록 데이터를 학습하는 원리는 통계적 기계학습의 기본 원리이다.- 회귀 분석에서 손실함수로 사용되는 L2-노름은 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도한다.- 분류 문제에서 사용되는 교차엔트로피(cross-entropy)는 모델 예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습하도록 유도한다.- 분산 및 불확실성을 최소화하기 위해서는 측정하는 방법을 알아.. 2024. 8. 27. [네이버 커넥트재단]AI 엔지니어 기초 다지기: 부스트캠스 AI Tech 수료 후기 수료 후기 제목 그대로 AI 기초가 아주 잘 담긴 강의이다. 목차 같은 경우는 데이터 분석부터 EDA, 피처 엔지니어, 하이퍼 파라미터, 벡터와 행렬, 경사하강법, 통계학, 딥러닝, 최적화, CNN, RNN 등등 기본으로 알고 넘어가야 되는 것들을 짧게 담겨 있다. 그리고 중간중간 있는 코드 빈칸 넣기는 한 번씩 집중력을 요구하는 부분이 있어 오히려 좋았다. 다양한 프로젝트 앙상블 기법을 이용해 교차 검증을 통해 만들어진 모델의 성능을 향상시키고 측정하는 경험을 수행하며 캐글 코리아에서 진행하는 데이터 사이언스 대회에서도 참가한 귀한 경험이 생겼다!그리고 '클로바' 를 활용해서 LLM의 원리를 깊이 있게 이해하기 위해 프롬프트를 효과적으로 작성하는 방법도 학습 할 수 있어 유익했다.수준 높은 강의와 강사.. 2024. 6. 17. 이전 1 다음 728x90
