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    [인공지능][개념&실습] 차원 축소 알고리즘 - 주성분 분석(PCA)을 알아보고 사진의 크기를 줄여보자

    차원 축소 우리는 지난 포스팅에서 K-Means(++) 알고리즘을 사용하여 이미지를 비지도 학습으로 분류해보는 시간을 가져 보았다. 하지만 여기에는 한 가지 문제점이 존재한다. 우리가 이전 시간에 사용했던 이미지는 100px * 100px로, 총 10,000개의 픽셀로 이루어진 이미지였다. 즉, 하나의 이미지에는 10,000개의 차원(특성)이 존재한다는 것이다. (머신러닝에서는 특성을 차원(Dimension)이라고도 부른다.) 이게 정확히 무슨 뜻인지 사진을 통해 알아보자. 예시를 위해 가져온 자몽 이미지이다. 🍊 그냥 봤을 땐 그냥 이미지이지만 이 이미지를 확대해보면 . . . 이제는 이미지에서 자잘자잘한 픽셀들이 눈에 들어올 것이다. 학습을 하는 모델에게는 이런 픽셀 하나하나가 각각의 특성이 되며, ..

    [인공지능][개념] 분류(Classification) - 결정 트리(Decisioin Tree)와 가지치기(Pruning)

    의사 결정 트리 (Decision Tree) 의사 결정트리(Decision Tree)란 모델에게 질문을 던지고 YES or NO 를 판단하여 결과의 대상을 좁혀나가는 인공지능의 분류 기법 중 하나이다. (의사 결정트리 모델을 거꾸로 뒤집어 보면 나무와 비슷한 모양이 보이기 때문에 나무(Tree)라는 이름이 붙게 되었다.) 다소 복잡해 보일 수 있는 결정 트리를 하나하나 함께 살펴보도록 하자. 오른쪽 이미지는 실습에서 진행할 레드 와인(음성 클래스)과 화이트 와인(양성 클래스)을 맞추는 이진 분류(Binary Classification) 모델이다. 결정 트리 모델을 보면 '노드(Node)'라고 부르는 네모난 질문 박스가 보일 것이다. 설명을 위해 트리의 맨 최상위에 위치한 루트 노드(Root Node)를 ..

    [인공지능] 싸지방 코딩 학습주제 정하기

    싸지방에서 인공지능(AI) 코딩하기 오늘부터 이 블로그에 내가 코딩하고 공부하는 과정들을 글로 남겨보려고 한다. 첫번째 이유로는, 내가 이만큼 공부했다는 걸 남기기 위함이고 두번째 이유로는, 인간은 망각의 동물.. 까먹었을 때 다시 공부하기 위함이다. 하지만 무려 코딩 환경은 싸지방이라는 현실...ㅠㅠㅠ 왜 싸지방에서까지 코딩을 하냐 물어본다면 답변은... 본인 성격상 시간을 허투루 보내는걸 못 참기 때문..ㅎㅎ!! 20대 초반을 군대에서 가만히 앉아서 날릴 수만은 없다!! 우리 부대는 특성상 휴대폰을 사용할 수 없는 곳이지만, 그만큼 싸지방을 다양한 시간대에 많이 이용할 수 있는 환경이다. 오히려 좋아~~!! 개인정비 때마다 드러누워서 핸드폰만 하다 보면 내 성격에 벌써 불안증세가 왔을 것이다ㅋㅋ 그렇..