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인프런 TOP Writers
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
학습 데이터셋에서 검증 데이터셋 나눌 때
선생님 안녕하세요. 두가지 질문이 있습니다.검증데이터셋을 구성할 때, 학습데이터 내의 데이터로 검증 데이터셋을 구성하는 이유는 학습데이터셋에 대한 과적합을 확인하기 위해서 인가요?그렇다면 다른 데이터셋으로 진행할 때도 학습데이터셋 내에서 검증 데이터셋을 구성하는 것이 맞는건가요? 학습,검증데이터셋을 나눠줄 때 사이킷런의 train_test_split 을 사용하는 이유는 단순히 데이터셋을 나누기에 적합한 함수이기 때문에 사용하는 것이죠? test data, valid data를 나누는데 함수 이름이 train_test_split이라서 헷갈리네요.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님, load_boston이 import가 안돼요
안녕하세요 선생님,제가 load_boston을 import했을 때, 다음과 같이 오류가 나왔었습니다.ImportError: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.따라서 scikit-learn을 0.24.2버젼으로 바꿨는데, 여전히 이 오류가 계속 나옵니다.도저히 방법을 모르겠습니다.도와주세요.감사합니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
오차 역전파(Backpropagation)의 Gradient 적용 메커니즘 - 01 교재내용
강의 교재 내에 히든 뉴런 부분 중 a^2=g(z^2)라고 되어 있는데 제가 다운받은 교재에는 a^2 = g(z)라고 되어 있어서요 교재 내용이 다른거 같은데 어떻게 된걸까요?
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미해결TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체검출하기
강의 슬라이드 전달 요청
아래 내용 보았습니다.강의 슬라이드 전달 요청드립니다.수강평 작성 아이디 : kinghm10 전달 받을 메일 : kinghm10@naver.com 입니다. 요청 드립니다. 아래 내용 보고 강의 슬라이드는 수강평 작성후 수강평 작성 인프런 아이디와 강의 슬라이드를 전달받을 이메일 주소를 알려주시면 해당 이메일로 [TensorFlow와 실전 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 올인원] (강의 링크) 강의 30,000원 할인쿠폰(쿠폰사용 가능기간 1개월)과 함께 강의 슬라이드를 전달드립니다.공부하시다가 궁금하신 점 있으시면 편하게 질문주세요~.
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미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
true function에 대해 이해가 잘 안되서 질문 남깁니다
학습 데이터를 통해 모델을 학습 시켰을 때 true function이 나오는 건가요? 아니면 학습 데이터를 통해 모델을 만든 이후에 모델의 검증을 위한 검증 데이터를 넣었을 때 true function이 나오는 건가요?ture function이 만들어지는 시기가 언제인가요?
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미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
셔플 시, target과 데이터가 섞일 때
제가 강의를 들으며 사이킷런에 iris 샘플을 가지고 data와 target을 나누고 있는 와중에 문득 궁금한 점이 생겼습니다.train_test_split을 통해 train셋과 test셋을 나누게 되는데 shuffle이 True로 되어 있기 때문에 자동적으로 shuffle이 수행되지않습니까? 이 때 샘플데이터와 타겟은 짝을 지어서 셔플이 되는 건가요? 아니면 샘플데이터도 타겟 데이터도 둘 다 아무렇게나 섞이는 건가요?
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
CNN 연산 모듈 질문입니다.
안녕하세요 맛비님.맛비님께서 3차원 Convolution 연산 모듈을 설계하기 위해서 3개의 계층을 가진 모듈로 설계하셨던 것에 궁금한 게 생겨서 질문드립니다.1차원 연산을 위한 최하위 계층, 그 위의 2차원 연산을 위한 하위 계층, 그 위의 3차원 연산을 위한 Top 계층, 이렇게 세 개의 계층을 나누셨는데,1.한 모듈에서 Register를 많이 추가하여 이 기능을 전부 할 순 없나요? (FSM으로) 즉 하나의 계층을 가진 모듈로 3차원 연산 모듈을 구현할 수는 없는 건가요?2. 이와 같이 할 경우 단점이란 것이 존재할까요?
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
CNN 알고리즘 + FPGA 연동 방법
맛비님 안녕하세요! 항상 좋은 강의 감사합니다. 다름이 아니라, 질문 사항이 있어 글 남기게 되었습니다.CNN 가속기를 설계한 후 YOLO나 Lesnet과 같은 알고리즘과 접목하여 CNN 객체 인식을 동작하고 싶은 상황입니다. 하단의 프로세스로 진행하는 것을 생각하고 있는데 각 단계별 가능여부가 궁금합니다. 1) XIlinx 상에서 CNN 알고리즘 library를 import한다-> (vitis AI 라이브러리가 있으나, 이를 지원하는 보드가 한정적이라, 해당 라이브러리가 아닌 다른 라이브러리 혹은 tool이 있는지 궁금합니다)2) 알고리즘에서 CNN 연산 가속기 부분만 따로 가져와 연산을 돌린 후 Vitis 상에서 입력 받는다-> 이러한 구상이 적용 가능한지 궁금합니다. 편하실 때 답변 부탁드리겠습니다. 감사합니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
파라미터 개수에 대한 질문
안녕하세요.수업 중에 가중치 W와 파라미터가 같은 말이라고 설명해주셨습니다. 보통 파라미터의 개수라고 하면 정확히 무엇을 의미하나요?아래 수업 자료를 보면 앞 노드에서 다음 노드로 연결되는 화살표가 3개씩 있습니다. 그럼 이 화살표 각각을 파라미터 1개라고 간주해서, 아래 화살표 개수를 모두 합친 것을 파라미터 개수라고 하는지요? 아니면 앞 레이어에서 다음 레이어로 넘어갈 때, 한 노드에서 다음 노드로 화살표가 3개 있더라도, 파라미터는 1개라고 간주하나요?예를 들어 오픈AI의 GPT3의 파라미터는 1750억개라고 하는데, 여기서 파라미터 개수의 정의가 궁금합니다.
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미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
모델 적용에 대한 문의 사항
안녕하십니까.2월에 인공지능 서비스 모델 설계을 수강후 주신 쿠폰으로 좋은 교육 듣고 있습니다.몇가지 문의 사항이 있어서 연락드립니다.1. 학습된 모델을 “Model 적용” regr.predict()를 사용하여 모델적용 결과를 도출하는게 맞는지요?2. 모델에 지속적인 학습을 위해서는 regr.fit()으로 전체 데이터를 재구성하여 재 학습시키는지, 아니면 추가 데이터만 학습 시키는 방법이 있는지요?예) regr.fit(diabetes_X_curr, diabetes_y_curr)3. . 모델을 계속 적용하여 결과를 도출하고, 학습을 지속적으로 하면서 결정계수가 계속 낮아진다면 어떤 작업을 해야 하는지요?010.Simple Linear Regression 정리 자료
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 질문입니다!
optimizer에서 이미 안장점이나, 최적의 업데이트를 하기 위한 시도와 노력을 하는데 call back을 하는 이유가 '그럼에도 불구하고' 안될 수 있기 때문에 하는건가요?
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
질문사항
맛비님 안녕하세요 ! 궁금사항이 생겨 글 남기게 되었습니다. NVIDIA의 GPU 같은 경우 '쿠다'라는 소프트웨어 플랫폼을 제가 이용해봤습니다. 수업시간에 설명해주신 inference를 위한 NPU 소프트웨어 플랫폼도 학생이 무료로 이용할 수 있는게 있을까요 ?MNIST 모델에 대해 설명해주실때 0~9까지 표현하기 위해 one-hot label을 10bit를 사용하셨는데, 4 bit를 사용해도 0~9가지 다 표현 가능하지 않나요 ?
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 질문입니다!
뒤에 수업까지 듣고 와서 이렇게 다시 질문드립니다!CNN이 Dense layer와 다르게 universal한 피처맵을 만들어 덴스레이어로 보내기 때문에 이미지내 다양한 위치에 있는 object를 찾을 수 있다고 강의를 통하여 배웠는데.그렇다면 이 필터들은 많은 이미지 내에서 다양한 위치에있는 object를 찾아낼 수 있게 끔 업데이트가 되는 것이 맞는지요.만약 맞다면 데이터 전처리를 할 때, 해당 물체의 위치가 되도록 가변적이지 않도록 하는 것이 모델 학습능력을 상승시키는 거라 생각하는데, 잘못 이해하고 있는건지 답변 부탁드리겠습니다!
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 안녕하세요! 질문입니다.
너무 많은 질문을 드려서 죄송합니다.공부를 하다 보니 이미지 전처리를 하고, 모델을 만들고 만든 모델로 배치사이즈를 정해서 학습시키고 평가하는 것 까지 과정은 이해가 갔는데.. 앞으로 가면서도 약간 헷갈리는 것이각각의 레이블들을 원핫 인코딩으로 만들고 그것과의 차이를 토대로 loss 와 accuracy를 구하는 걸로 아는데, 그럼 학습 과정에서 만약 강아지(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)라는 테스트 레이블이 있다면 이미지가 모델을 거쳐 마지막 소프트맥스 까지 거친 값(가령 0.233, 0.2302, 0.12, ---)과 저 레이블 값과의 loss와 accuracy를 구하는 건가요?
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 질문입니다!
ReduceLRonplateau & Early stopping (patient = 3) 기준에 부합하지 않는 데이터가 연속적으로 나와야 종료하나요?(ex. x x x 실행 )아니면 3번 카운팅 되면 실행되는 건가요?(ex. x o o x o x 실행)
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 질문입니다.
지금까지 (28, 28, 1): 그레이스케일 이미지 였다면input_tensor = Input(shape=(28, 28, 3): RGB이미지Conv2d(filters=32, kernersize=(3, 3), strides=1, padding='same', activation='relu')(input_tensor)라면 파라미터수는 (32*3*3):커널을 적용한 피처맵 (3)input데이터 채널수로 계산하는것이 맞나요? 최종: 32*3*3*3 피처맵의 개수는 채널수와 상관없이 같구요 (왜냐하면 필터의 채널수도 3으로 늘어나기 때문에)
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
Functional API 와 Sequential 은 말그대로 입력 방법의 차이인가요?
API 라고 해서 모듈을 불러오는데는 차이가 있는게 아니라 말 그대로 모듈과의 소통하는 방식의 차이를 뜻할뿐인지 그게 궁금합니다.물론 강의 마지막에 말씀하신 것 처럼 인풋을 알 수 있냐 없느냐의 차이도 포함해서요
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 안녕하세요! 질문입니다!
머신러닝 안에 딥러닝이 있다고 할 수 이유는 학습을 하고 원하고자 하는 결과를 얻기 위해 가중치를 업데이트 하는 알고리즘이 있기 때문이고, 딥러닝과 머신러닝의 차이는 딥러닝은 학습된 결과로 다시 한번 학습하는 것(layer를 쌓는 것)과 같이 복잡한 로직을 수행하는 점에 있어서 차이가 있는건가요?머신러닝과 딥러닝의 차이가 정리가 안되서 이렇게 질문을 남겨드립니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
연쇄법칙의 가운데 세타2는 왜 포함이 되어 있지 않나요...?
안녕하세요 선생님!좋은 강의 잘 듣고 있습니다도중에 궁금한 부분이 생겨 질문드립니다!!!연쇄법칙 중 z(3)은 세타2*a(2)로 보여지는데왜 연쇄법칙의 분모에는 a(2)만 들어 가게 된걸까요...?알고 싶습니다...ㅠㅠ
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미해결설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
Hybrid Processor가 Co processor 보다 좋은 이유
안녕하세요 맛비님. 좋은 강의 해주셔서 감사합니다. 다름이 아니라, AMD와 Xilinx가 2020년에 인수합병으로 CPU 안에 FPGA 요소를 포함시킨 새로운 Architecture인 Co-processor를 특허로 낸 반면에, 삼성의 엑시노스는 ARM의 CPU IP, AMD와 협업한 GPU, 자체 NPU등 각각의 IP를 한 Chip에 배치시킨 Co processor 가 아닌 Hybrid processor라고 볼 수 있을 것 같습니다. 여기서 의문은 왜 Co processor가 Hybrid processor 보다 좋은지 잘 모르겠습니다. 이에 대한 생각이 어떠신지 궁금합니다! 감사합니다.