RNN은 순차적인 데이터와 시계열 데이터를 처리하는 데 특화된 인공신경망 모델이다.RNN은 입력 데이터의 시퀀스에 대해 이전 상태의 정보를 기억하고 현재 상태의 출력을 계산하는 반복적인 구조를 가지고 있습니다. 이를 통해 RNN은 순차적인 패턴과 의존성을 모델링할 수 있습니다. Ⅰ. RNN(Recurrent Neural Network) ...

Ⅰ. 딥워크. 딥워크란? 인지능력을 한계까지 밀어붙이는 완전한 집중의 상태에서 수행하는 직업적 활동. 딥 워크는 새로운 가치를 창출하고, 능력을 향상시키며, 따라 하기 어렵다. ⅰ. 왜 딥 워크인가 1. 대체 불가능한 전문가가 되는 법 기계와의 경쟁에서 살아남는 세 그룹 지능형 기계가 개량되고 ...

이미지 인식 분야에서 거의 모든 딥러닝 기술에 사용되는 CNN이 실질적인 등장을 하는 LeNet-5를 구현하면서 CNN에 대한 이해도를 높여보겠습니다. 1998년, “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”이라는 논문에서 등장한 LeNet-5은 CNN의 핵심이 되는 합성곱 층(convolit...

하둡(Hadoop)과 스파크(Spark)는 모두 대용량 데이터 처리를 위한 인기 있는 프레임워크이지만, 각각 다른 아키텍처와 목적을 가지고 있습니다. 하둡과 스파크의 주요한 차이점은 다음과 같습니다. Ⅰ. Hadoop. 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 분산 데이터 처리 및 저장 시스템입니다. 주로 대용량의 데이터를 효율적으로 분산 처리하...

한국 작가가 읽은 세계문학. 출처 : 교보문고 서평, 독서 단상 등을 작성할떄 솔직히 어떻게 작성해야할 지 몰라서 참고용으로 해당 도서를 빌려서 봤다. 생각보다 두께가 있는 도서로 참고용으로 모두 읽기는 너무 많아 읽어본 유명한 고전소설 템페스트, 데미안, 위대한 개츠비 등등 몇개의 내용만 골라서 읽었었다. 해당 도서의 시작은 여러 시대와 여러...

해당 도서는 서점에서 직접 구입하여 보관하고 있던 도서였다. 사실 도서를 구입한 이유는 정확히 기억나지는 않지만 베스트 셀러 구문에 있었고 “여행의 이유”라는 제목에 이끌려 고르게 된 것이 아닐까 싶다. 이미지 출처: 교보문고 Ⅰ. Introduction 개인적으로 군대를 전역한 이후 내일로1를 타고 혼자 국내여행을 한 적이 있었는데, ...

우선 GAN을 정리하기에 앞서 생성모델을 이해해야합니다. 기계 학습 모델은 모델의 역할에 따라 크게 분류 모델과 생성 모델로 나뉠 수 있다고 합니다. Generation Model(생성모델) 여기서 분류 모델(판별자 모델, Discrimnative Model)은 데이터 X가 주어졌을 때 나타나는 레이블 Y가 나타날 조건부확률 P(Y|X)를 ...

markdown으로 ppt를 만들 수 있는 애플리케이션이다. 하지만 결국은 ppt보다 성능은 떨어진다. 그러나 테마를 적용해 빠르게 글을 적어나간다면 해당 내용들을 다른 사람에게 빠르고 쉽게 설득시킬 수 있는 좋은 툴이 될 것같다. .pdf 이력서를 만들때 Marp로 만들어 보았었고, 수작업이 더 편했을 수도 있지만 한 두번 익히고 나면 내용에 집중...

markdown으로 문서 작업을 대부분 하면서 mermaid라는 그래프 툴이 있어 활용하기 편할 것 같아 정리하게 되었다. flowchart [LR, RL, TD(TB), DT] graph TD; A-->B; A-->C; subgraph ide1 [one] A-->B end id1["brea...

가상환경 관리 가상환경은 프로젝트별로 독립적인 Python 개발 환경을 생성하고 관리하는 데 사용됩니다. 가상환경을 사용하면 서로 다른 프로젝트에서 사용하는 패키지 버전 충돌을 피하고, 프로젝트 간의 의존성을 격리하여 개발 환경을 효율적으로 유지할 수 있습니다. 즉, 원하는 환경 구축을 위해 필요한 패키지만 담아놓는 바구니 역할. 가장 널리 사용...