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디자이너가 말하는 기계 학습

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2016 F/W 시즌 디프만 세미나에서 활용된 자료입니다.

Published in: Engineering
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디자이너가 말하는 기계 학습

  1. 1. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 수학을 1도 몰라도 알 수 있는 구글 번역과 알파고의 비밀 1
  2. 2. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 2 *주의 : 발표자는 기계학습과 수학을 1도 모릅니다. 전적으로 디자이너의 관점에서 쓰였으니 프로그래머 분들의 양해를 미리 구합니다
  3. 3. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 3
  4. 4. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 4
  5. 5. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 5
  6. 6. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 6 사람은 복잡한 문제를 어떻게 그렇게 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는가?
  7. 7. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 7 인공신경망 : 사람의 신경망을 본딴 방법론
  8. 8. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 8 기본 요소 : 뉴런, 시냅스
  9. 9. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 9 신경 전달 물질의 양에 따라서 다른 신호가 전달
  10. 10. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 10 신경 전달 물질의 양에 따라서 다른 신호가 전달 (1958) Frank Rosenblatt
  11. 11. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 11
  12. 12. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 12 단층 퍼셉트론 모델 X X X input layer output layer Y0 1 2 S w0 w1 w2 활성화 함수 (Activation function)
  13. 13. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 13 단층 퍼셉트론 모델 X X X input layer output layer Y0 1 2 S w0 w1 w2 활성화 함수 (Activation function) But…
  14. 14. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 14 XOR Problem OR Problem O.O O. I I . I I .O O I XOR Problem O.O O. I I . I I .O O I O 둘 중 하나만 참이어도 참 둘 중 하나라도 다르면 거짓 I
  15. 15. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 15 x y X X x y X X linear model ??? 다층 퍼셉트론 모델
  16. 16. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 16 x y X X Non-linear model _아무리 선을 잘 그어도 구분할 수가 없다. _비 선형 분류 방법의 필요성 대두 _은닉층이 포함된 다층 퍼셉트론 모델의 등장 다층 퍼셉트론 모델
  17. 17. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 17 다층 퍼셉트론 모델 input layer output layer w hidden layer w S S S Σ Σ Σ back propagation
  18. 18. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 18 1.은닉층은 몇 개, 몇 층으로 구성되어야 하는가? _답은 없다. 계속 해보는 수밖에 _층이 많아지고 노드가 많아져도 성능이 증가하는 것이 아니다.(딥러닝의 시발점) 2.초기값 가중치는 어떻게 정하는가? _초기값에 따라서 결과가 달라질 수 있음.(지역 최적화 문제) 3.인과관계가 불분명 하다. _결과가 어떻게 나오는지 중간 과정이 명확하지 않다. 다층 퍼셉트론 모델의 문제
  19. 19. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun What is Support vector machine? 19
  20. 20. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 20 두개의 클래스를 가진 점들을 어떻게 ‘잘’ 구분할 수 있을까? x y
  21. 21. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 21 점들은 무수히 많은 선들로 분류할 수 있다. x y
  22. 22. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 22 그렇다면 가장 좋은 선은 무엇일까? x y
  23. 23. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 23 두 클래스간 여유공간이 가장 많은 면(Maximum margin) x y support vector margin hyperplane
  24. 24. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 24 1차원 문제라면…?
  25. 25. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 25 1차원 문제라면…? 구분 불가 (?)
  26. 26. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 26 1차원 문제라면…? ???
  27. 27. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 27 어떻게 하면 좋을까?
  28. 28. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 28 차원을 늘려본다면…?
  29. 29. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 29 보이지 않던 경계면이 보일 수도 있다!
  30. 30. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 30 보이지 않던 경계면 : line, plane이 아닌 hyperplane(초평면)
  31. 31. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 31 kernal trick
  32. 32. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 32 분류상에서 최적의 분류선을 보장 ANN vs SVM
  33. 33. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 33 1.커널 선택의 어려움 _데이터의 속성에 따라 적합한 커널이 달라짐 2.차원의 저주 _차원이 높은 데이터의 최적 분류 평면을 찾기 위한 시간이 매우 오래 걸림 SVM의 문제
  34. 34. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun 34 1.양질의 데이터 2.전처리 ->좋은 데이터를 많이 넣어서 학습시키자! - 구글이 잘할수 밖에 없는 이유 Deep learning
  35. 35. Designer programmer meet Seminar 2016/11/19 _Lee ji-yun Thank you for your listening! 35

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