뮤트 개발일지

어제 오른 내 주식, 과연 내일은? 시계열(Time-Series): 시간 순서대로 발생한 데이터의 수열 미래를 예측하기 위해서는 두 가지 조건이 필요하다. - 과거 데이터에 일정한 패턴이 있다. - 과거의 패턴은 미래에도 동일하게 반복될 것이다. => 안정적(Stationary) 데이터에 대해서만 미래 예측이 가능하다. 안정적인 시계열에서 시간의 추이와 관계없이 일정해야 하는 통계적 특성: 평균, 분산, 공분산(정확히는 자기공분산autocovariance) 용어 정리한 글 https://destrudo.tistory.com/15 공분산(Covariance)과 상관계수(Correlation) 확률변수X가 있을때 우리가 흔히 이 분포를 나타낼때 쓰는것이 첫번째로 평균이고 두번째로 분산이다. 평균으로써 분포의..

딥러닝 레이어의 이해 Embedding 레이어와 RNN 레이어를 배워볼 것 희소 표현 Sparse Representation 사과, 바나나, 배를 컴퓨터에게 알려줄 때 첫 번째 요소로 모양(0: 둥글다, 1: 길쭉하다)을 나타내고, 두 번째 요소로 색상(0: 빨강, 1: 노랑)을 나타내면 사과: [0, 0], 바나나: [1, 1], 배: [0, 1]로 표현할 수 있을 것이다. 이렇게 벡터의 특정 차원에 단어 혹은 의미를 직접 매핑하는 방식을 희소 표현이라고 한다. 분산 표현 Distributed Representation 단어를 고정차원(예를 들어 256차원)의 벡터로 표현해보자. 그러나 어떤 차원이 특정한 의미를 가진다고 가정하지는 않고, 유사한 맥락에서 나타나는 단어는 그 의미도 비슷하다라는 가정을 ..

인공지능으로 세상에 없던 새로운 패션 만들기 생성 모델링 Generative Modeling 판별 모델: 입력된 데이터셋을 특정 기준에 따라 분류하거나, 특정 값을 맞추는 모델 생성 모델: 학습한 데이터셋과 비슷하면서도 기존에는 없던 새로운 데이터셋을 생성하는 모델 Fashion MNIST 데이터를 사용할 예정 데이터셋의 이미지 크기: 28 * 28 데이터셋의 이미지 개수: 70,000장(training data 60,000 / test data 10,000) 카테고리: 0: T-shrit/top 1: Trouser 2: Pullover 3: Dress 4: Coat 5: Sandal 6: Shirt 7: Sneaker 8: Bag 9: Ankle boot 데이터셋 가져오기 tf.keras에 데이터셋이 ..