[AI_DeepLeaning_study CH01] Artificial Neuron

- 패스트캠퍼스 수학적으로 접근하는 딥러닝

CH01/ 01 - 1

01. 딥러닝 공부 방법 !

- 딥러닝 컨셉

- cnn , rnn basic concept

- 딥러닝 프로젝트 실행해보기

HOW deep leaning works 어떻게 왜? 

딥러닝 원리에대해 이해해야한다.

 but 이런 프레임워크를 사용한다면?

딥러닝 프로젝트를 하는데 없어선 안 되지만 학습엔 독이 된다.

-> 사용하지 않을 것 .

소프트웨어 보편적  flow

어떤 데이터 주어졌을 때 어떤 접근할거다 ???

위의 단계를 따른다.

추상적으로 필요한것 분석 . / 디자인한다 . /실제로 만든다 . /테스트 실행한다.(--> 텐서플로와 같은 프레임워크의 역할 : 구체화 시킬 때 )

(딥러닝 설계) ******* 이부분이 중요하다 ! 분석 해석 이해 원리에대한 Insight !

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**artificial neuron*** ! 이 개념이 중요함

선형 함수에 비선형 변환을 사용한다 ! 모든 딥러닝들이 이 개념을 사용한다 !

선형 affine function 비선형 activation function

 

데이터 사이언스 ? 데이터에 따라 접근법이 달라진다.

데이터 종류

다 숫자 array 특징 -> 우리 네트워크가 반응할꺼야? 어떻게 구조 설계할거야?

 

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NumPy

-이론 : 노트정리

-실습 : 구현 꼭 해보고 넘어가기

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Model Parameters (weight,bias) ::: Target of learning !!!

 학습이 뭐야? 데이터들이 들어왔을 때 w, b  이 값들이 파라미터로서 제대로 작동할 수 있게 학습시키는 것.

 

학습?? ******이걸 배우는 챕터 *****

1. 예측 2. 예측값과 실제값을 비교하기위해 : 코스트 연산

3. back: 이 파라미터들이 코스트에 미친 영향을 계산위해 편 미분? 파라미터 업데이트 하려고 !!

 

Hidden Layer 

얘를 어떻게 설계하는지가 중요하다.

1. Model Setting 

인풋 img을 넣었을 때 암인지 아닌지 분류.

이미지를 맞는 레이블로 만들어가는 것 . 알맞은 함수를 찾는 것.

It's all about FOUNCTION APPROXIMATION

 

2. Forward/Backward Propagation

순전파 / 역전파

[알티피셜 뉴런단계]

J : 코스트를 :: 우리 모델이 잘 예측하고있는지 측정하기 위해서  -> F

편미분을 구하는 것  , 파라미터 업데이트 -> B

 

[네트워크단계]

MLP

뉴런과 같다 !!! 따라서 알티피셜 뉴런을 잘 이해하면 됨.

 

순전파 : 최종 예측값과 실제 답을 비교 코스트를 계산한다. 

역전파 : 뉴런이 코스트를 계산하기까지 이런 영향을 미쳤네 좀 더 정답에 가까워지려면 W,b를 이렇게 조절하겠다. ! 

 

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- python list

- numpy

- 시각화

 

슬라이싱 ! 이거 맨날 헷갈림

2번째부터 3개 이렇게 많이 표현한데

data[2:5]  ->data[2:2+3] :::2포함 3개 //// data[2]에서 data[4]까지 

-->txt

 

python 함수

len(리스트이름) = 몇개

temp_list = list()

.append(값)

 

tmp_list = [i for i in range(10)] ////리스트를 만들때 만 쓰인다 !!!! 이렇게 바로 알아볼 수 있게 사용해준다

위에 한줄이랑

아래의 3줄이랑 같은 의미 .

 

리스트에 바로 for문 써주면 좋은게 함수로 엮어서만들 수 있다

 

 

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 python List ::: 본격적 for문 만드는 3가지 방법

for 문에서 list 간단히 출력할 때 data 출력

하지만 idx 사용하는 경우가 더 많다. 따라서 range(len(리스트이름)) 이렇게 많이 씀.

하지만 더 편한게 있다. enumerate

idx와 data 둘다 출력 가능 !

 

mission 리스트 평균 구해보기

 

>>> 답

 

 

 MISSION 50-60 사이의 값만 평균을 구하기

 

>>>답

 

 

mission 최대값/min 구하기

 

>>>답

 

mission 10-99까지 점수 list + -1점

grade list [a,b,f]ㅓㄴ

 99-80a 70-80 b 나머지 f 예외처리

 

>>>답