2023-03-29 GAN deep learning

여러 ai 구글 딥마인드 알파고 챗gpt 등
트랜스포머에서 어텐션을 사용했다 속도가 빠르다 

딥러닝 모델에서 특정 부분에 더 집중하도록 하는 방법 중 하나입니다. 이를 위해 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 
어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 요소에 대한 가중치를 계산하고 이를 사용하여 출력 시퀀스를 생성합니다.
 이는 자연어 처리 분야에서 많이 사용됩니다.

###################################################################################

19장 Gan
생성 모델 고화질 사진으로 변경
데이터 증강 / 많은 데이터를 확보하지 못했을 때 비슷한걸 계속 만들어내는
autogenerator를 썼을 때 굉장히 빠른 성능을 보여준다 
원래 있는 데이터의 주요한 특성만 학습하여 이미지를 생성하는 거 기 때문 
20장 전이학습을통한 딥러닝 성능 극대화하기
내일 배울거임  

이미지변환 / 딥페이크 같은 느낌
세상에 없는 얼굴 생성자 / 가짜제조공장
노이즈를 만들어서 fake 를 주고 
이미지의 특징을 추출하는 오토 인코더

maxpooling
upsampling
conv2d
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<import 정리할 때 사용할거>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
Alt +shift + O 를 누르면 import 가 정리되면서 사라진다.


##################################################################################

자바 개발자  / 전문 개발자는 상대적으로 적음
반도체 개발자 
인공지능 시작 노선 / 실제 전문가는 적음 많이 사용안하니까 

 

어텐션은 딥러닝 모델에서 특정 부분에 더 집중하도록 하는 방법 중 하나입니다. 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 요소에 대한 가중치를 계산하고 이를 사용하여 출력 시퀀스를 생성합니다. 이는 자연어 처리 분야에서 많이 사용됩니다. 예를 들어, 여러 ai 구글 딥마인드 알파고 챗gpt 등 트랜스포머에서 어텐션을 사용했다고 합니다. 어텐션은 속도가 빠르고 성능이 좋다고 알려져 있습니다.

GAN은 생성 모델의 한 종류로, 고화질 사진으로 변경하는 것과 같은 이미지 변환 작업에 유용합니다. GAN은 데이터 증강을 위해 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 많은 데이터를 확보하지 못했을 때 비슷한걸 계속 만들어내는 autogenerator를 썼을 때 굉장히 빠른 성능을 보여준다고 합니다. GAN은 원래 있는 데이터의 주요한 특성만 학습하여 이미지를 생성하는 것이기 때문입니다.

전이학습은 딥러닝 성능 극대화하기 위한 방법 중 하나입니다. 전이학습은 이미 학습된 모델을 다른 문제에 적용하는 것입니다. 예를 들어, 세상에 없는 얼굴 생성자 / 가짜제조공장과 같은 GAN 모델을 사용할 때, 노이즈를 만들어서 fake 를 주고 이미지의 특징을 추출하는 오토 인코더와 같은 모델을 전이학습할 수 있습니다. 전이학습은 maxpooling, upsampling, conv2d와 같은 기본적인 연산을 사용합니다.

자바 개발자와 반도체 개발자는 현재 시장에서 인기가 있는 직업입니다. 자바 개발자는 웹 개발, 애플리케이션 개발 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 프로그래밍 언어입니다. 반도체 개발자는 컴퓨터나 스마트폰과 같은 전자기기의 핵심 부품을 설계하고 제조하는 역할입니다. 이들 직업은 전문 개발자는 상대적으로 적으며, 고급 기술과 지식이 필요합니다.

인공지능 시작 노선은 많은 사람들이 관심을 가지고 있는 분야입니다. 인공지능은 컴퓨터가 인간의 지능과 유사하게 작동하도록 하는 기술입니다. 인공지능은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 인공지능을 공부하려면 수학, 통계, 프로그래밍 등의 기본적인 지식이 필요합니다. 실제 전문가는 적으며, 많이 사용안하니까 경쟁력이 높습니다.

요약: 이 문단은 어텐션, GAN, 전이학습, 자바 개발자, 반도체 개발자, 인공지능 시작 노선에 대해 설명합니다. 이들 주제는 딥러닝과 관

 

자바 개발자, 반도체 개발자, 인공지능 개발자는 모두 전문 분야의 개발자입니다. 그러나 이들은 상대적으로 적은 수의 인력을 보유하고 있습니다. 인공지능 개발자는 특히 많이 사용되지 않는 분야이므로 실제 전문가가 적습니다. 이들은 각각 자바 언어, 반도체 기술, 인공지능 기술에 대한 깊은 지식과 경험이 필요합니다.