인공지능, 머신러닝
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Label Studio 사용하기 (1) - Label Studio의 기본 개념과, 실행하는 다양한 방법인공지능, 머신러닝 2022. 11. 8. 10:18
기본 컨셉 Label Studio는 하나의 웹 서비스의 개념으로 보는 것이 낫다. 이 웹 서비스를 우리의 로컬 환경에서 실행시키는 것이다. 원격 스토리지에 연결되는 것이 아니다. 이 웹 서비스에는 nginx, uwsgi, db가 존재한다. 웹 서비스에 접속해서 회원가입하고 로그인하는 것, 작업하는 것 모두 자신의 로컬 환경에 데이터가 쌓이는 것이다. db는 기본설정으로, mydata라는 폴더가 생성되고 그 안에 자리잡게 된다. 만약 실수로 mydata를 삭제하면 그동안의 데이터들이 다 삭제되는 것이다. Docker Compose로 사용하기 https://github.com/heartexlabs/label-studio#run-with-docker-compose 위 Repository 중에서 docker-c..
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인공지능은 과연 인간을 행복하게 하는가?인공지능, 머신러닝 2020. 9. 17. 12:55
인공지능은 과연 사람을 행복하게 하는가? 행복의 정의는 다음과 같다. “생활에 만족하여 즐겁고 흐뭇하게 느끼는 감정이나 상태” 이 행복은 보통 내적인 결과물이라고 한다. 물론 주변 환경이 영향을 줄 수 있으나, 긍극적인 행복은 자신의 내적인 결과로서 나온다고한다. 인공지능 시대에 행복의 조건이 있을까? 직업의 소멸 등 다양한 요소가 있을 것이다. 인공지능으로부터 얻을 수 있는 정신적 가치는 없을까? 아무리 보아도, 행복은 본인의 가치관과 태도, 사고에서 비롯되는 것으로, ‘인공지능이 행복하게 한다‘ 라는 명제는 명제로서 사용하고자 한 순간 틀려버린 말이 되는 것 같다. 아무리 쾌락적인 요소가 많고, 정신적 가치 추구를 방해하는 것들이 많아도 내적인 가치를 추구하며, 차분하게 즐거움을 느끼는 사람이 있을 ..
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트롤리 딜레마에 대한 간단한 생각인공지능, 머신러닝 2020. 9. 17. 12:35
나는 철학을 하는 3가지 방법 중에서 수사학이 가장 좋다고 생각한다. 수사학을 간단히 말하면, '내 생각을 글로 쓰고 나누는 것'이다. 나는 지금까지 다양한 글들을 써왔다. 그 중에는 자기 발전에 대한 내용도 있고, 그보다 더 확장되어서 사회에 대한 내용도 있다. 앞으로 내가 지금까지 쓴 글 중에서 사람들과 공유하고 생각을 듣고 싶다고 생각되는 글들을 올릴 것이다. 나의 생각일 뿐이고, 욕설만 아니면 어떤 생각의 댓글도 좋다. '여러분과 생각을 나누고 성장했으면 좋겠습니다.' 트롤리 딜레마는 요약해서 핵심만 말해보겠다. 정말 트롤리 딜레마는 다양한 상황이 발생한다. 그리고 딱히 그것에 대한 다양한 견해들의 옳고 그름을 판단할 수 없다. 즉, 선험적으로 인정될만한 견해가 존재하지 않을 가능성이 크다. 나는..
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공부중 혼란.. TF-IDF 와 Word Embeding(단어 임베딩)의 관계인공지능, 머신러닝 2020. 2. 2. 22:23
공부 중에 혼란이 왔다. TF-IDF는 단어 임베딩 방법 중 하나인가...? https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/word-embeddings-count-word2veec/ Understanding Word Embeddings: From Word2Vec to Count Vectors Word embeddings are techniques used in natural language processing. This includes tools & techiniques like word2vec, TD-IDF, count vectors, etc. www.analyticsvidhya.com 에 따르면 그렇다고 나오고 https://khann.tistory.com/28 이 ..
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딥러닝 공부 - 신경망 첫걸음 정리_6_실습_신경망 코드 작성인공지능, 머신러닝 2020. 1. 30. 10:50
Jupyter Notebook 파일 신경망 뼈대코드 신경망에 들어가야할 기본적인 코드는 다음과 같다. 값 초기화 코드 : 각 계층의 노드 수, 가중치, 학습률의 값을 설정해준다. (__init__()메서드) 학습 코드 : 가중치를 수정하는 부분의 코드이다. (train()메서드) 질의 코드 : 현재의 가중치를 가지고 질의하여 결과를 얻는 부분의 코드이다 (query()메서드) 값 초기화 값 초기화 부터 해보자. 각 계층의 노드 개수와, 학습률 설정 (이전에 이야기 했듯이, 하나의 클래스를 신경망으로 사용한다. 그리고 아래 그림에 적어놨듯이, 객체를 선언할때, 매개변수로만 __init__()함수에 전달 해주면 된다. 그리하여, 신경망이 필요할 때 마다 새롭게 코드를 작성하지 않고도, 신경망을 사용할 수 있..
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딥러닝 공부 - 신경망 첫걸음 정리_5_실습_Numpy, Matplotlib, Class인공지능, 머신러닝 2020. 1. 30. 02:12
기본적으로 사용할 것들인 Numpy, Matplotlib, Class를 알아보자. jupyter notebook 파일 시작하기 전에 말하지만, 제일 중요한 건, 공식 사이트에서 궁금한 것을 찾아보는 것이다. 물론 문제해결이 목적이라면, 구글 검색이 제일이지만, 그래도 우선인건 공식 사이트이다. 내가 무언가를 빠트렸을지도 모르기 때문이다. https://www.scipy.org/docs.html 에서 numpy,그리고 정말 좋은 scipy(sigmoid함수, sigmoid의 역함수 등을 제공) 모듈을 볼 수 있다. matplotlib는 https://matplotlib.org/ 에서 보자. quick search에서 대부분 볼 수 있을 것이다. Numpy 1. np.zeros()는 인자로 주어진 행렬을(배..
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딥러닝 공부 - 신경망 첫걸음 정리_4_실습_여담 (jupyter notebook 자동화, 자동실행)인공지능, 머신러닝 2020. 1. 29. 20:43
실습 더이상 노트에 필기 정리한 것은 없다. 다 jupyter notebook에 정리하였다. 코드만 여기에 TEXT로 올리고 나머지는 스크린 샷과 jupyter notebook 파일을 통해 대체하겠다. 지금은, Jupyter Notebook을 실행하는 것이 너무 귀찮았기에.. Jupyter Notebook의 자동실행에 대해 간단하게 포스팅해보겠다. Jupyter Notebook 자동실행, 자동화 1. Anaconda Prompt(환경이름) 의 실행위치 확인하기 본인의 Anaconda Prompt (환경이름) 파일의 속성에서 대상(T)의 경로를 그대로 복사한다. 2. .bat 파일 작성 notepad를 열고 (Window키 + R --> notepad입력) cd "jupyter notebook을 실행시키고..
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딥러닝 공부 - 신경망 첫걸음 정리_3_개념 마무리인공지능, 머신러닝 2020. 1. 29. 20:26
오랜만의 포스팅이다. 그동안 바쁘기도 했고, 공부하는 내용이 쉽지는 않아, 이해하는데 시간이 걸렸다. 우선, 블로그에 올리기 전에 손으로 정리해서 17장으로 정리하였다. 오늘은 이전에 포스팅한 이후 공부한 내용을 정리 해볼 것이다. 이 포스팅까지는 이론, 다음 포스팅으로는 실전 적용(MNIST)를 포스팅하겠다. 하지만, 정리를, Jupyter Notebook에 대부분 해서 그것의 스크린 샷 혹은, 파일 공유로 대체하겠다. 경사하강법의 도입출력 값을 수식으로 구하는 것은 엄청난 짓에 가깝다. 너무 많은 가중치가 존재하고, 하나의 출력은 또 다른 입력이 되기 때문이다. 참고로 3계층 * 3개node의 출력은 다음과 같다. 끔찍 그 자체이다. 더군다나 이 출력을 바꾸려고 가중치를 수정하는 것은 정말 어렵다.또..