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◈ Contents 본 게시글은 AIVLE 기자단 활동의 일환으로 작성되었습니다. 6차 미니 프로젝트 AICE 시험을 앞둔 것도 있고, 이미 이전 미니프로젝트를 통해 분야별로 어느정도의 검증을 마친 이후입니다. 즉 이번주엔 볼륨이 큰 프로젝트를 진행하지는 않았습니다! (채점도 없었네요) Aivle school 질문답변 챗봇 만들기 자주 하는 질문(FAQ)에 대한 답변을 생성하는 챗봇을 만듭니다. 질문의 의미를 파악한 후, 그에 맞는 답변을 반환하면 됩니다. 배운 것들로 착실히 따라가기만 했습니다. 그래서 별도로 코멘트를 남길 것이 없습니다... 다만, 좀 더 다른 모델을 활용해볼껄 하는 아쉬움은 남습니다. 동일한 기능, 또는 높은 성능을 타 모델로 재현해보면 더욱 좋았을텐데 이 부분은 조금 아쉽습니다. ..

◈ Contents 본 게시글은 AIVLE 기자단 활동의 일환으로 작성되었습니다. 4차 미니 프로젝트 (언어지능 / 분류) AIVLE 내의 1:1 문의 데이터가 주어집니다. 그 문의 내용의 유형을 분류해내는 미션입니다. Text Classification 미션. 캐글 경합으로 순위를 다투게 됩니다. Kaggle Competition : 1:1 문의 내용 분류하기 과제 - AIVLE 내의 1:1 문의 데이터를 바탕으로, 데이터를 바탕으로 시험 데이터에 대한 분류를 예측합니다. - 평가 기준은 micro F1 score로, 클래스별 F1 score의 가중평균을 계산, 1에 가까울 수록 성능이 좋음을 의미합니다. 나의 진행 데이터 전처리 ● 특수문자의 제거 - 특수문자는 텍스트 데이터에서 자주 등장하지 않거나..

◈ Contents 본 게시글은 AIVLE 기자단 활동의 일환으로 작성되었습니다. 언어지능 딥러닝 이번 주에는 김정훈 강사님과 함께합니다. 정말 들으면서도 강의 흡입력이 엄청나서 감탄했습니다. 제스쳐부터 말의 높낮이, 강조 등등 그냥 입 떡 벌리고 보게 될 뿐.. bb 텍스트 전처리 신경망 모델은 데이터의 품질에 매우 민감합니다. 텍스트 데이터에는 오타, 노이즈, 중복, 의미없는 단어 혼입 등 다양한 문제가 발생할 수 있으며, 이를 처리하지 않으면 모델의 성능에 영향을 끼치게 됩니다. 즉, 텍스트 전처리는 위의 문제를 개선하여 모델이 정확하고 일관된 입력을 받을 수 있도록 만드는 과정입니다. 토큰화 한국어 토큰화의 경우 형태소에 대한 이해를 기반으로 진행하게 됩니다. 띄어쓰기에 영향을 받지 않는 언어 특..

◈ Contents 본 게시글은 AIVLE 기자단 활동의 일환으로 작성되었습니다. 미니 프로젝트(3차) 시각지능 딥러닝에 관한 프로젝트를 수행하게 됩니다. 점수에 반영되는 것은 아닙니다. 더구나 어느정도 결과를 만드는 것에 의의를 둬서 크게 압박을 받진 않았어요. 연습 과제 : 차량 사진을 바탕으로, 차량의 파손 여부 파악 resnet과 efficientnet이 인식률이 굉장히 좋아 사용했습니다. 데이터 증강이 핵심적인 키워드였습니다. 색조변경, 원근변경, 회전, 왜곡, 반전 등을 적절히 섞어 사용하는 것이 굉장히 좋았습니다. 그러나, 차량 파손의 특성상 컷 계열의 데이터 증강을 쓰기 어려웠습니다. 차량 사진을 자르거나, 그를 합치면 불연속면이 늘어나 스크래치나 파손으로 보일 것으로 예측했습니다. 이는 ..

◈ Contents 본 게시글은 AIVLE 기자단 활동의 일환으로 작성되었습니다. 시각지능 딥러닝 어느덧 2달을 향해. 들어온게 전혀.. 후회되지 않습니다. 혼자 공부할때보다 훨씬 쉽게 익혀지고, 기억에 남아요. 7주차는 딱히 후기랄 게 없고, 공부한 것들을 복기하면서 리뷰해봅니다! CNN ( Convolutional Neural Network ) 이미지 처리와 패턴 인식에 주로 사용되는 신경망 구조입니다. 주요 구성 요소는 합성곱 층(Convolutional layer), 풀링 층(Pooling layer), 완전 연결 층(Fully connected layer) 등이 있습니다. Sliding Window 슬라이딩 윈도우는 이미지나 입력 데이터를 일정한 간격으로 윈도우(Window) 형태로 슬라이드하여..