딥러닝 for Deep Learning

벌써 AIFFEL에서 인공지능에 대한 학습을 시작한 지 1주일이라는 시간이 흘렀다. 짧은 기간이라 할 수 있겠다. 그치만 다음날 바깥에 펼쳐진 하얀 세상을 마주하고 전날 폭설이 왔다는 사실을 알게 될 정도로 몰입해서 학습을 진행했기 때문에 그간 느꼈던 고뇌와 성취의 기쁨을 함께 나누고자 한다. - AIFFEL 과정을 크게 두 가지로 나누면 FUNDAMENTAL 스테이지와 EXPLORATION 스테이지로 나눌 수 있다. FUNDAMENTAL 스테이지에서는 인공지능 학습에 대한 기초적인 기반을 닦고 EXPLORATION 스테이지에서는 데이터 활용과 알고리즘 설계를 통해 실제 인공지능 모델을 만들어 본다. [FUNDAMENTAL 스테이지] 1주동안 3가지의 FUNDAMENTAL 스테이지를 학습했다. Ubunt..

오늘도 여전히 화창하고 추운 날이 밝았고 또 여전히 나는 딥러닝의 세계로 퐁당~! 오늘의 딥러닝의 과제는 아이리스라는 꽃의 품종을 구별하는 알고리즘을 만드는 것이었다. 난 같은 꽃에도 품종의 다름이 있음을 오늘 처음 알았다. 매일 지식이 업데이트되고 있다. 아이리스라는 꽃은 위 사진처럼 setosa, versicolor, virginica 3가지 품종으로 나뉜다고 한다. 우리는 딱 보면 저 꽃들이 다 다르게 생긴 것을 한눈에 알아본다. 그렇다면 우리 친구 인공지능은? 역시나 인공지능은 세상을 숫자로 바라본다. 위 사진을 살펴보면 꽃의 부위를 가리키며 petal과 sepal이라는 표시를 해두었다. 저게 뭐지...? petal은 꽃잎, sepal은 꽃받침을 뜻한다. 지식이 또 늘었다. 단어가 비슷해서 여간 ..

금일 첫번째로 진행된 풀잎스쿨(Flipped School)에서는 컴퓨터 비전을 위한 Image Classification에 대해 논의를 해보았다. Image Classification이란? 컴퓨터에 입력된 이미지를 미리 정해진 카테고리 중 하나인 라벨로 분류하는 작업을 말한다. 위의 귀여운 생물체가 고양이인지 원숭이인지 테슬라 모델3인지 컴퓨터가 학습 및 분류를 해서 결과를 도출해 낸다고 한다. 당연히 사람에 눈에선 저 고양이가 자율주행하는 테슬라 차량이라고 생각하긴 어렵지만 컴퓨터의 입장에서는 상당히 까다로운 작업니다. 이미지 분류를 어렵게 만드는 요소는 아래와 같다. Viewpoint variation(시점 변화) Scale variation(크기 변화) Deformation(변형) Occlusion..

상상만 하던 일이 현실이 되어 내게로 왔다.IT문외한이 인공지능이라니!월터 미티가 된 느낌이다 태생이 문과체질이라고 생각하며 평생을 살아왔건만날이 갈수록 늘어나는 것은 회의감 뿐이었다. 이 일을 하면서 그 어떤 보람을 얻을 수가 없었다.정말 살아있어서 살아가는 느낌이었다. 방황 중에 우연히 알게 된 SSAC x AIFFEL AI 과정은 얼어붙은 심장에 CPR을 강력히 때려 박는 느낌이었다. "이거다! 이거구나!"설렘에 방방 뛰지 아니 할 수가 없었고 모든 것을 다시 시작한다는 마음으로 지원을 하게 되었다. 기대감에 가득차 지원을 하긴 했지만 인공지능 관련지식이 전혀 없었기에붙지않을 거란 불안감도 커져만 갔다. 그러나 결국 붙었고 시작을 하게 되었고,이렇게 블로그에 그에 관한 글도 남기는 중이다. [6개월..