데이터 라벨링
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[AIDE 2급] 5. 데이터 라벨링 기초 이론부업/AIDE 인공지능(학습)데이터 전문가 2급 2022. 8. 7. 22:34
1. 데이터 라벨링 사람과 인공지능의 차이 일정 수준 이상의 학습 받은 사람은 사진에 위치한 대상이 무엇인지 알 수 있으나, 인공지능은 단순 숫자로만 보기 때문에 대상이 무엇인지 알지 못한다. 인공지능을 개발하기 위해선 가각이 무엇을 의미하는 표시해 학습 시켜야함. 이건 고양이다, 커피다, 이렇게 하나씩 표시해서 인공지능을 학습 시켜야함. 데이터 라벨링 정의 인공지능 알고리즘 고도화를 위해 A가 스스로 학습 할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업 학습 데이터 구축 과정 1) 수집 > 2)정체 > 3)라벨링 > 4)검수 2. 인공지능 학습용 데이터 구축 과정 1) 데이터 수집 : 작업 대상과 기주넹 맞춰 사진 영상을 촬영하여 업로드 하거나 음성을 녹음하겨 바로 업로드하는 형태의 작업 2) 데이터 정제 ..
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[AIDE 2급] 2. 인공지능 방법론부업/AIDE 인공지능(학습)데이터 전문가 2급 2022. 7. 13. 01:16
인공지능의 원리, 인공지능 방법론(머신러닝), 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 대하여 공부한다. 1. 인공지능의 원리 - 인공지능은 사람의 뇌 구조를 그대로 컴퓨터로 구현한 것 - 퍼셉트론(Perceptron) : 사람의 신경 세포, 뉴런을 모방하여 컴퓨터 프로그램을 만든 것, 딥러닝(신경망)의 기원이 되는 알고리즘 - 퍼셉트론은 1957년에 프랑크 로젠블라트가 고완한 알고리즘 - 퍼셉트론은 딥러닝의 기원이 되는 알고리즘 - 인공 신경망의 표현 방식 - 퍼셉트론들이 모여서 인공신경망을 만들게 되는데, 이걸 ANN이라고 부른다. - 인공신경망은 가장 기본이 되는 신경망 인공신경망의 구조 인공신경망의 구조 1. 입력층 Input layer : 학습하고자 하는 데이터를 입력하는 층 2. 은닉층 hidden ..