강화 학습이란 인공지능 학습의 방법론인 머신러닝(ML)의 한 계통으로 일반적인 지도 학습과 비지도 학습과는 다른 계통의 학문으로 DP(dymamic programming), MDP(markov decison process)와 같은 개념에 뿌리를 두고 있다. 일반적으로 AI 의 발전은 단순한 계산(computing) 이 아니라 판단(estimation), 의사결정(decison), 창작(creation)을 기계가 행하도록 기대하는 행위인데, 강화 학습은 특히 의사결정(decison)에 집중한다. 지도 학습 데이터와 레이블의 쌍이 주어지면 기계가 새로운 데이터에 레이블을 붙이는 방법을 학습하는 것 즉 문제와 정답을 제공하고, 새로운 문제가 등장하면 "판단"하게 만들고자 함 대부분의 회귀모델 CNN과 같은 방..

MLOps vs. AIOps. What's the difference? 본 내용은 SeattleDataGuy 가 작성하신 MLOps vs. AIOps 를 번(의)역 및 추가한 글입니다. DevOps - MLOps - AIOps 요즘 기업에 MLOps, DataOps, AIOps 등등 수많은 "OO"Ops팀이 생겨나고 있습니다. 이러한 "Ops"팀은 결국 비즈니스 프로세스 자동화와 관리를 담당하는 DevOps에 근간을 두고 있으며, 소프트웨어의 효율적이고 정확한 구축/관리/유지/테스트 및 릴리즈를 목적으로 합니다. What Is MLOps ? 기계 학습 분야를 담당하는 DevOps인 MLOps는 기계학습에 대한 지식과 경험을 토대로 모델 훈련 및 재가공, 모델 관리 및 성능 향상을 주도하고 운영 및 개발 ..

DTW Dynamic time wraping(동적 시간 워핑)은 다른 속도, 움직임을 가진 서로 다른 신호의 시간축에 대한 파장의 유사성을 측정하는 알고리즘 그래픽, 비디오, 오디오 분야에서 자주 사용되며 의료분야에서 보행 유사성, 생체신호 분석 등에 자주 사용되기도 한다. 특히 자동 음성 인식기술 분야에서 가장 두각을 나타내는 알고리즘 I. DTW 의 특징과 개념 1. 일반적인 시계열 신호의 비교 일반적으로 시계열 신호간 유사성을 따질 때 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용 (각각 시간별 신호 간 MSE를 이용) 장점 계산이 용이 연산속도가 뛰어남 단점 신호의 떨림과 움직임이 심해질수록 결과가 어긋나는 현상 발생 길이가 다른 시계열 분석 불가 2. DTW를 이용한 시계열 신호 비교..

2020/01/11 - [Python 3/Natural Language Processing] - [python/NLP]웹 크롤링(crawling) 심화 - Riss 논문 검색 데이터를 csv파일로 저장하기 [python/NLP]웹 크롤링(crawling) 심화 - Riss 논문 검색 데이터를 csv파일로 저장하기 [Python]자연어 처리를 위한 데이터 수집 웹 크롤링-2(crawling-2) list/str 자료형의 특징 및 re(정규화) 2020/01/05 - [Python 3/Natural Language Processing] - 크롤링(crawling) 크롤링(crawling) NLP를 위해.. leo-bb.tistory.com 여태까지 다양한 사이트의 메타 데이터 중 필요한 데이터만 얻어오는 크..