Binary의 끄적끄적

12월 출시 이후 다양한 이슈가 되고 있는 Chat GPT에 대해 시연 해본 후 의견. 영어 질문에 대한 답변은 엄청 빠른 속도로 다양한 답변을 받을 수 있다. 그러나 한글은 데이터 양이 많지 않아 아직 속도가 조금 느리고 부정확한 결과 나 올 수 있다. 하지만 생각 이상으로 뛰어난 결과를 볼 수도 있으니, 가능 하면 영어로 질문도 해보고 한국어로 질문도 해보길 바란다. 아래 내용은 실제 가입 후 Chat GPT로 대화한 내용이에요 일론 머스크 테슬라 CEO는 "이제 구글 검색을 Chat GPT가 대체할 것"이라고 전망했다. 구글은 12월 코드 레드(매우 심각한 위기 상황)를 선언하고 대응책 마련에 나섰다. Chat GPT 침투 속도 출시 5일만에 가입자 100만명 돌파. 이 속도는 출시 75일만에 10..

2020. 1. 7. 15:36에 작성했던 글입니다. RNN(Recurrent Neural Network)은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 인공신경망 이며, 과거의 출력 데이터를 재귀적으로 참조한다. ​ LSTM (Long Short-Term Memory units) 레이어​ LSTM(3, input_dim=1)​ 첫번째 인자 : 메모리 셀의 개수. ​input_dim : 입력 속성 수. LSTM 레이어를 이용하여 몇가지 순환 신경망 모델을 만들어보고, 각 모델에 “나비야” 동요를 학습시키는 예제 ​ 코드 정의​ c(도), d(레), e(미), f(파), g(솔), a(라), b(시) ​4(4분음표), 8(8분음표) ​ 전체코드 # 0. 사용할 패키지 불러오기 import keras..

2020. 1. 3. 13:39 에 작성했던 글입니다. 컨볼루션 신경망 모델에서 주로 사용되는 레이어는​ 컨볼루션(Convolution) 레이어, 맥스풀링(Max Pooling) 레이어, 플래튼(Flatten) 레이어가 있다. ​ 필터로 특징을 뽑아주는 컨볼루션(Convolution) 레이어 Conv2D(32, (5, 5), padding='valid', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu') 첫번째 인자 : 컨볼루션 필터의 수 ​두번째 인자 : 컨볼루션 커널의 (행, 열). 필터 크기 padding : 경계 처리 방법을 정의. ‘valid’ : 유효한 영역만 출력. 따라서 출력 이미지 사이즈는 입력 사이즈보다 작다. ‘same’ : 출력 이미지 사이즈가 입력 이미..

2019. 12. 19. 19:05에 작성했던 글입니다. 다층 퍼셉트론​ 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)이란 이제 인간이 생각하고 학습하는 방법을 인공지능이 흉내내기 위해 인공신경망이란 개념을 만들어냈고 이를 실현하기 위해 인간의 뉴런을 퍼셉트론으로 흉내를 내서 그 목적을 실현하려 했으나 인간이 생각하기에는 간단한 XOR문제도 해결을 못하는 난관에 봉착해서 이를 해결하기 위한 시도에서 나온 것이다. ​ 단층 신경망(입력층+출력층) ​다층 신경망(입력층+히든층+출력층) 심층 신경망(입력층+2개 이상의 히든층+출력층) ​ Dense 레이어​ 입출력을 모두 연결해주는 Dense 레이어​ # 입력 4개, 출력 8개, 학습해야 되는 가중치는 32개​ Dense(8, input_dim=4, ..

2019. 12. 17. 11:32에 작성했던 글입니다. 코랩(colab) 이란? 코랩은 구글에서 교육과 과학 연구를 목적으로 개발한 도구이며, 무료로 공개하였습니다. 코랩에서 파이썬 코드를 작성 및 실행 할 수 있습니다. (파이참, 비주얼스튜디오 등 설치 없이 가능) https://colab.research.google.com/ Google Colaboratory colab.research.google.com 코랩 실행하기​ 왼쪽 상단 파일 >> 새 Python3노트..... 에디터 실행후 예제 코드 삽입 하고 실행 버튼을 누른다. ​ ​예제코드 ############### 0. 사용할 패키지 불러오기 ############### from keras.utils import np_utils from ke..

2019. 12. 13. 16:00 에 작성했던 글입니다. 케라스란?​ 케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이며, CPU와 GPU에서 실행할 수 있습니다. ​ 내부적으로는 TensorFlow, Theano, CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진이 구동되지만 케라스 사용자는 복잡한 내부 엔진을 알 필요는 없습니다. 케라스는 직관적인 API를 제공하고 있어, 딥러닝 모델의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다. ​ ​기본산식 ​ 이공식만 이해 할 수 있는 수학 실력자라면 누구나 딥러닝을 할 수 있다 - 김성훈 교수- ​ 딥러닝 프레임워크 주요 특징 ​ ​ 딥러닝 프레임워크 트랜드 (구글검색 트랜드) ​ ​ ​ 딥러닝 모델 작성 순서​ 1) 데이터셋 생성하기​ 원본 데이터를 불러오거나..