주석으로 채워가는 대학원생의 연구 노트

# 들어가기에 앞서 얼마 전,유튜버 '공원나연(박나연)'님이 출간한 책을 우연히 접하게 되었다. 책을 살펴보니 AI의 기본적인 개념과 내가 직접 이해하며 하나하나 구현해볼 수 있도록 구성되어 있었다. 마침 AI를 내 전공 분야에 어떻게 접목할 수 있을지 고민하던 참이라, '이 책으로 한번 제대로 공부해봐야겠다'는 생각이 들었다. 그래서 이 포스팅은 그 공부 과정을 하나씩 기록해나가는 글이다. 책을 읽고 이해한 개념을 정리하고, 그 개념을 실제로 코드로 구현해보고, 또 도메인 분야 적용해보면서 배운 것들을 남기려 한다. 다소 긴 여정이 되겠지만, 이제 하나씩 차근차근 시작해보려 한다 ! http://product.kyobobook.co.kr/detail/S000219786427 만들면서 배우는 ..

# 머신러닝과 딥러닝 머신러닝과 딥러닝은 데이터를 '그대로' 쓰는 게 아니라, 컴퓨터가 이해하기 쉬운 '형태'로 바꾸는 법을 배우는 과정이다. 여기서 핵심 단어는 표현(representation)이다.이 단어야 말로 딥러닝의 심장이라고 할 수 있다. # 머신러닝이란 공부한 책에서 말하는 머신러닝의 정의를 아주 쉽게 설명하면 " 예시 문제와 정답을 보고, 정답에 최대한 가깝게 만드는 규칙을 찾는 것 " 즉, 머신러닝은 철학 ❌ 사고 ❌ 이해 ❌ 인 것이다.단순히 정답을 맞히는 방향으로 계속 고쳐나가는 과정 이라고 생각하면 될 것 같다. # 머신러닝을 하려면 꼭 필요한 3가지머신러닝을 이해하려면 꼭 알아야 하는 개념이다. 정말 중요한 개념이니 자세히 알고 넘어가자. 1️⃣ 입력 데이터 (Input d..

# 시작하기 앞서https://jjh020729.tistory.com/45 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란 - AI의 구조, 인공지능, 심볼릭 AI의 개념 및 한계 정리# 인공지능 · 머신러닝 · 딥러닝의 구조 공부하기에 앞서, 큰 그림(구조)을 그리고 가자. 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝 인공지능(Artificial Intelligence, AI) : 똑똑해 보이는 행동을 컴퓨터로 만들jjh020729.tistory.com # 머신러닝의 철학적 출발점 💡 "컴퓨터는 원래 어떤 존재로 생각되었을까?" 이를 이해해야왜 머신러닝이 "전환점"이었는지왜 '학습'이 그렇게 중요해졌는지를 제대로 이해할 수 있을 것이다. # 에이다 러브레이스(Ada Lovelace)의 해석 ..

# 인공지능 · 머신러닝 · 딥러닝의 구조 공부하기에 앞서, 큰 그림(구조)을 그리고 가자. 인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝 인공지능(Artificial Intelligence, AI) : 똑똑해 보이는 행동을 컴퓨터로 만들려는 모든 시도머신러닝(Machine Learning, ML) : 규칙을 사람이 직접 짜지 않고, 데이터로부터 배우게 하는 방법딥러닝(Deep Learning, DL) : 머신러닝 중에서도 사람의 뇌처럼 여러 층을 가진 신경망을 쓰는 방법즉, 딥러닝은 머신러닝의 일부이고, 머신러닝은 인공지능의 일부이다. # 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란 인공지능이란 '보통의 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하기 위한 연구 활동'이다.쉽게 말해, 사람이 머리를 ..

1. 일러스트레이터(Illustrator) 실행하기Windows 검색창에 'Adobe Illustrator'를 검색하여 프로그램을 실행한다. 3. 도형 그림자 적용하기 3. 텍스트 그림자 적용하기 이제 도형 및 텍스트에 맞게 그림자가 적용된 걸 확인할 수 있다.

# 트랜스퍼 러닝이란요즘 인공지능(AI) 분야에서 가장 널리 쓰이는 기술 중 하나가 바로 트랜스퍼 러닝(Transfer Learning)이다.이 개념을 쉽게 이해하려면 "모델이 어떻게 배우는가"라는 흐름을 먼저 떠올리면 좋다. 예시를 통해 트랜스퍼 러닝에 대해 이해해 보자. 축구선수 → 농구 배울 때 :축구선수는 체력, 순발력, 공간 감각이 있어, 농구를 처음 배우더라도 기본을 더 빨리 익힐 수 있다. 수학 잘하는 학생 → 물리 공부 시작 :수학을 잘하는 학생은 수식을 다루는 법을 알기 때문에, 물리 공식을 쉽게 이해할 수 있다.🔴 이처럼 과거에 쌓아온 공통된 능력을 새로운 문제에 재사용하는 것이 트랜스퍼 러닝이다. # 기본기를 쌓는 단계 : 업스트림(Upstream)트랜스퍼 러닝에는 크게 두 ..

# 공간데이터 유형공간 데이터를 나누는 방법은 크게 두 가지다. 하나는 점·선·면으로 표현하는 벡터 다른 하나는 격자(픽셀)로 나누는 래스터 1️⃣ 벡터(Vector) 형식벡터(Vector)는 지도를 구성하는 점, 선, 면을 위치 좌표로 표현하는 방식이다. 점(Point) → 위치 하나를 나타냄 예: 버스정류장, 신호등, 건물 등선(Line) → 길이나 경계처럼 연결된 형태예: 도로, 철도, 하천 등면(Polygon) → 일정한 영역을 차지함예: 행정구역, 건물 부지 등 이 세 가지 요소(점·선·면)로 거의 모든 지리적 객체를 표현할 수 있다. 🔵 장점정확함 : 좌표값으로 위치를 표현하여 형태가 선명하다.저장 용량이 작음 : 필요한 좌표만 저장하므로 파일이 가볍다.경계가 뚜렷한 대상에 유리함..

# 지리정보분석이란지리정보분석(Geographic Information Analysis)은 기존의 공간분석(spatial analysis)을 기반으로 하면서도,새로운 기술과 데이터를 이용하여 공간 현상을 더 폭넓게 이해하려는 분석 체계이다. 아래 지도는 현재 서울시에서 서비스하는 '도시생활지도'이다.이를 통해 다양한 데이터를 활용해 공간 현상을 시각화하여 제공하고 있다. # 공간분석이란공간분석(Spatial Analysis)은 '어디서', '왜', '어떻게'라는 공간적 질문에 답하려는 분석 방법이다. 예를 들어"서울에서 가장 살기 좋은 동네는 어디일까?""서울에 어느 상권이 가장 활성화되었을까?"이와 같이 공간에 대한 현상을 탐구하기 위한 방법이 바로, 공간분석이다. # 공간분석의 네 가지 관점과거부터 ..