2020_1학기_알고리즘응용13 Week13 project3 지금까지 배운 내용이 실제 데이터에서 어떻게 쓰이는지 알아본다. Classification Speech Data Transformation Convolutional Neural Network Speech Recognition Dataset Free Spoken Digit Dataset(FSDD) 4 Speakers 2000 recoreded audio (*.wav) Zero to nine (digits) Big picture 2020. 6. 9. Week10 Project2 지금까지 배운 내용이 실제 데이터에서 어떻게 쓰이는지 알아본다. Classification Neural Network RNN Viterbi search Part of Speech Tagging I am a boy 이런 문장이 있을 때 I : 주어 am : 동사 boy : 명사 이런 식으로 tag를 붙여주는 것을 part of speeh tagging 이라고 한다. Classification : 단어와 품사를 묶어준다. RNN : N to N으로 N개의 ouput을 얻는다. Viterbi Search : output의 최적의 품사를 얻는다. 2020. 6. 9. Week06 project1 지금까지 배운 내용이 실제 데이터에서 어떻게 쓰이는지 알아본다. Visualization Data Preprocessiong(Scaling) Clustering Dimension Reduction https://github.com/seungbok3240/AL_APP seungbok3240/AL_APP 2020 1학기 알고리즘응용. Contribute to seungbok3240/AL_APP development by creating an account on GitHub. github.com 2020. 6. 9. Week12 Data Transformation and Convolution Neural Network Data Transformation 위와 같은 데이터를 어떻게 하면 칸 하나의 데이터로 표현할 수 있을까? 평균 중앙값 weight etc.. 여러가지 방법이 존재하지만 우리가 중점적으로 볼 방식은 weight 즉, 가중치를 주어 계산하는 방식이다. 위의 식을 선형대수를 적용하여 계산하면 아래와 같이 할 수 있다. Convolution Neural Network 우리는 지금까지 9개의 데이터를 1개의 데이터로 축소시키는 방식에 대해 알아보았다. 이러한 개념을 확장하여 나온 개념이 CNN이다. 그렇다면 weight를 주는 방식에는 무엇이 있을까? Gaussian filter Sobel filter etc... 여러 가지 필터들이 존재한다. 이러한 필터들은 사람이 weight값을 조절하여 만든 필터이다. 하.. 2020. 6. 8. 이전 1 2 3 4 다음
