AI5 [Do it! 딥러닝 입문] 넘파이(NumPy) 배열로 산점도 그리기 🎃 넘파이(NumPy)란? 파이썬의 핵심 과학 패키지 중 하나로써 많은 머신러닝, 딥러닝 패키지가 넘파이를 기반으로 구현되었고 넘파이 인터페이스를 계승하고 있기 때문에 꼭 익혀야 하는 파이썬 패키지이다. 넘파이를 실습하기 전에 넘파이의 배열과 비슷한 파이썬 리스트를 먼저 복습한다. my_list = [10, 'hello list', 20] print(my_list[1]) 실행 결괏값으로 1번째 index인 hello list가 출력된다. 또한 리스트의 요소로 다른 리스트를 포함시켜도 되는데 이처럼 중첩된 배열을 2차원 배열이라고 한다. 아래 코드는 파이썬 리스트로 3개의 요소를 가진 1차원 배열을 2개 쌓은 예이다. my_list_2 = [[10, 20, 30], [40, 50, 60]] 이 리스트의 크.. 2020. 3. 9. [Do it! 딥러닝 입문] 코랩(colab)에서 노트북 관리하기 🎲 코랩에서 노트북 관리하기 코랩에서 작성한 노트북은 구글 드라이브에 저장하기 때문에 매우 용이하다. 1. 구글 드라이브에 노트북 저장하기 상단 메뉴의 [파일 > 드라이브에 사본 저장]을 누르면 구글 드라이브에 저장되고 새 탭에 저장된 노트북이 나타난다. 2. 저장된 노트북 위치 확인하기 메뉴의 [파일 > 드라이브에서 찾기]를 선택하면 구글 드라이브의 'Colab Notebooks' 폴더 위치에 저장된 노트북을 새 탭으로 확인할 수 있다. 3. 구글 드라이브에서 노트북 열기 확인차 구글 드라이브에서도 노트북을 열기 위해 마우스 우클릭 후 [연결 앱 > Colaboratory]를 선택한다. 그러면 위에서 저장했던 노트북 사본이 열린다. 4. 내가 원하는 폴더에 노트북 만들어 저장하기 만약 구글 드라이브에서.. 2020. 3. 9. [Do it! 딥러닝 입문] 구글 코랩(colab) 이용하기 해당 책에서는 구글이 제공하는 주피터 노트북(jupyter notebook)(을 조금 변형한 것)인 코랩(colab)을 이용해서 실습을 진행했다. 실습을 진행하면서 약간이나마 체감할 수 있는데 딥러닝 분야는 연산 비용이 높아 컴퓨터 성능이 중요하다. 그런데 코랩을 사용하면 내 컴퓨터가 아니라 구글 클라우드(Google Cloud)의 가상 서버를 사용하기때문에 마음껏 활용할 수 있다. 코랩이란? 구글에서 교육과 과학 연구를 목적으로 개발한 도구. 2017년에 무료로 공개하였으며 파이썬(Python) 코드를 실행하거나 텍스트를 작성할 수도 있고 그래프를 그릴 수도 있다. 마크다운(markdown) 문법이나 사진첨부 가능해서 편리하다. 코랩은 웹 브라우저(Web Browser)를 통해 제어하고 실제 파이썬 코.. 2020. 3. 9. [Do it! 딥러닝 입문] 딥러닝(Deep Learning)이란? 4차 산업혁명이란 단어가 등장하면서 흔히 접한 단어 중 하나가 AI(인공지능)이다. 인공지능(Artificial Intelligence)은 '사람의 지능을 만들기 위한 시스템이나 프로그램'을 말하는데 가장 대표적인 예가 이세돌 9단과 세기의 대결을 했던 알파고이다. 그럼 사람의 지능과 비슷하면 모두 인공지능이라 할 수 있는 것인가? AI는 크게 2가지로 분류할 수 있다. 정말 사람과 같은 인공지능을 강 인공지능이라고 하며 요즘 주위에서 흔히 볼 수 있는 인공지능 제품들이 약 인공지능이라고 한다. (각각 인공지능의 차이점은 인공지능 이란? 참조) ✨ 머신러닝과 딥러닝, 인공지능의 관계 위의 그림과 같이 머신러닝(ML, Machine Learning)과 딥러닝(DL, Deep Learning)은 인공지능의 .. 2020. 3. 2. [AI] 인공지능(Artificial Intelligence)이란? "사람의 지능을 만들기 위한 시스템이나 프로그램" 강 인공지능(strong AI)약 인공지능(weak AI)사람과 구분이 안 될 정도로 강한 성능을 가진 인공지능특정 영역에서 작업을 수행하는 인공지능빅데이터 기반의 분석 및 자체적 딥러닝데이터 패턴의 해독'아이언맨'-자비스, 'Her'-사만다알파고, 자율 주행 자동차, 인공지능 스피커 등현재 만들 수 있는 방법이 없고 시기 예측도 어렵다.일상생활을 보조하는 기술로 많이 사용되고 있다. 인공지능에 대한 정보가 부족했을 때는 구분 없이 애매하게 학습을 한 똑똑한 기술로만 생각했었고 영화 'A.I.'나 '마이너리티 리포트' 등을 보면서 앞으로 다가올 미래는 예측할 수 없을 정도로 빠르게 성장하겠다-고 관찰자 입장에서 막연하게만 생각했다. 그에 따를 문제점들에 .. 2020. 2. 28. 이전 1 다음
