이 비디오는 딥 러닝으로 챗봇을 구축하는 것과 관련된 다양한 주제를 다룹니다. 강사는 챗봇을 구축하기 위한 방법으로 자연어 처리, 정보 검색 및 강화 학습에 대해 논의합니다. 컨텍스트, 의도 분류, 슬롯 태깅 및 공동 훈련의 중요성을 강조합니다. 강의는 또한 챗봇 교육, 성능 평가 및 컨텍스트 관리 시스템 구축을 위한 데이터를 자동으로 생성하는 방법을 다룹니다. 강사는 학생들이 자신의 기술을 사용하여 의미 있는 프로젝트를 수행하고 인류 전체를 고양하도록 격려합니다. 마지막으로 그는 학생들의 노고에 감사하며 AI를 사용하여 세상을 계속 변화시킬 것을 격려합니다.
00:00:00 이 섹션에서 발표자는 학생들의 수강 등록 또는 정보 검색을 지원하기 위해 챗봇을 구축하는 방법에 대한 사례 연구를 소개합니다. 발표자는 챗봇이 중요한 산업 주제이며 구축하기 어려웠으며 학계가 이를 개선하는 데 도움을 주었다고 강조합니다. 이 제한된 영역을 위해 구축된 챗봇은 학생들이 코스에 대한 정보를 찾거나 코스에 등록하기만 요청할 것이라고 가정합니다. 발표자는 청중이 그룹으로 짝을 지어 이러한 챗봇을 구현하는 데 사용할 수 있는 방법에 대한 아이디어를 도출하도록 권장합니다. 제안된 접근법 중 일부는 사전 정의된 저장소에서 자연어 및 정보 검색을 처리하기 위해 RNN 및 전이 학습을 사용하는 것을 포함했습니다.
00:05:00 이 섹션에서는 비디오에서 응답에 대한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 챗봇에서 강화 학습을 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 연사 간의 대화는 맥락의 중요성과 대화의 결과가 모든 단계에서 항상 그렇지는 않다는 점을 강조합니다. 강화 학습은 챗봇에 대한 정책을 학습하는 데 도움이 될 수 있으며, 상태가 주어지면 다음에 수행할 작업을 알려줄 수 있습니다. 단일 및 다중 전환 대화에 대한 논의와 함께 발화, 의도 및 슬롯을 포함하여 대화 도우미에서 일반적으로 사용되는 어휘도 소개됩니다. 비디오는 의도를 감지하도록 모델을 교육하는 데 필요한 네트워크 및 데이터 세트 유형에 대한 브레인스토밍 세션으로 끝납니다.
00:10:00 이 섹션에서 강사는 의도한 사용자 입력이 항상 적은 수의 단어로 인코딩되는 경우 반복적인 신경망보다 더 잘 작동할 수 있는 챗봇의 사용자 입력 뒤에 있는 의도를 감지하는 필터 사용에 대해 설명합니다. . 강사는 비행기 예약 챗봇의 경우 출발 및 도착 시간과 같이 사용자를 돕기 위해 챗봇이 검색해야 하는 특정 정보를 식별하는 슬롯을 감지하기 위해 컨벌루션 또는 순환 시퀀스 분류기를 사용할 것을 제안합니다. 강사는 사용자 입력에서 슬롯을 식별하기 위해 특정 형식으로 데이터를 레이블 지정하고 인코딩하는 것의 중요성을 강조합니다.
00:15:00 이 섹션에서 강사는 챗봇에 대한 합동 교육의 가능성에 대해 논의합니다. 그는 의도 분류와 슬롯 태깅을 모두 수행할 수 있는 하나의 네트워크를 사용할 것을 제안하며 이 네트워크는 두 가지 다른 손실 함수로 감독됩니다. 강사는 또한 두 네트워크가 동일한 유형의 기능을 학습할 수 있으므로 두 네트워크의 공동 교육이 일반적으로 도움이 된다고 언급합니다. 또한 그는 Mechanical Turk를 사용하여 주석이 달린 데이터를 수동으로 수집하고, 인간 채팅 지원 서비스를 사용하여 데이터를 입력하고, 날짜, 과정, 분기 및 기타 태그를 대체하여 일부 데이터를 자동 생성하는 등 챗봇 데이터를 수집하는 다양한 방법을 제시합니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 날짜, 과정 및 기타 태그의 데이터 세트를 사용하고 이 데이터로 사용자 발화의 슬롯을 채우는 것과 같이 챗봇 교육을 위해 데이터를 자동으로 생성하는 방법에 대해 논의합니다. 또한 음성 태거 및 명명된 개체 인식 모델의 일부를 사용하여 데이터 세트에 자동으로 태그를 지정하고 레이블을 지정할 것을 제안합니다. 또한 연사는 과적합을 방지하기 위해 자동으로 생성된 데이터와 손으로 레이블이 지정된 데이터를 모두 보유하는 것의 중요성을 강조합니다. 마지막으로 발표자는 초기 발화에서 필요한 모든 정보가 제공되지 않은 경우에도 챗봇이 사용자 의도를 식별하고 학생을 수업에 등록하는 것과 같은 작업을 완료하기 위해 슬롯을 채우는 방법을 보여줍니다.
00:25:00 이 섹션에서는 메모리 네트워크를 사용하여 챗봇을 위한 컨텍스트 관리 시스템을 구축하는 과정을 설명하는 비디오입니다. 이 시스템은 스토리지에 모든 사용자의 이력 발화를 기록하고 단어 임베딩 및 RNN을 통해 문장의 인코딩을 사용하여 현재 발화와 비교합니다. 주의 벡터는 내부 제품 소프트맥스를 사용하여 계산되어 챗봇에 일련의 가중치를 부여하여 각 메모리가 현재 발화와 얼마나 관련이 있는지 결정합니다. 그런 다음 최종 출력 벡터는 슬롯 스태킹 시퀀스를 통해 실행되며 여기서 태거는 클래스에 학생 등록과 같은 원하는 기능에 대해 누락된 슬롯을 결정할 수 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서 강사는 대화형 비서의 한계와 이를 극복하는 방법에 대해 논의합니다. 한 가지 접근 방식은 채워야 할 슬롯을 결정하기 위해 그래프를 통해 사용자의 의도를 식별하고 추적할 수 있는 지식 그래프를 사용하는 것입니다. 강사는 여러 인텐트와 해당 슬롯을 처리하기 위해 지식 그래프가 업계에서 사용된다고 설명합니다. 마지막으로 강의는 챗봇의 성능을 평가하는 방법에 대해 논의하며 강사는 Mechanical Turk를 사용하여 챗봇의 응답을 평가하는 방법을 설명하는 연구 논문을 인용합니다.
00:35:00 강의의 이 섹션에서 교수는 사용자 의견 및 Mean Opinion Score 실험을 통해 챗봇 응답을 점수화하고 챗봇을 서로 평가하는 방법에 대해 논의합니다. 강의는 음성-텍스트 및 텍스트-음성 시스템을 포함하여 음성 도우미를 만드는 데 필요한 요구 사항에 대해 논의하고 관심 있는 학생을 위해 주제에 대한 추가 읽기를 권장합니다. 마지막으로 교수는 프로젝트 중에 결정된 사항을 철저히 설명하고, 하이퍼 매개변수 튜닝을 보고하고, TA의 비공개 검토를 위해 GitHub에 코드를 제출하는 등 수업 프로젝트에 포함할 내용에 대한 조언을 제공합니다.
00:40:00 이 섹션에서 연사는 학생들이 프로젝트가 기대에 미치지 못하더라도 낙심하지 말라고 격려합니다. 그들은 모든 작업에서 최신 기술을 이겨내지 못해도 괜찮다고 강조하고 학생들에게 결과를 보고하고 효과가 없는 이유를 설명하고 참고 자료를 제공하도록 상기시킵니다. 그들은 또한 추가 페이지에 대한 부록이 허용되며 3분 프로젝트 피치와 TA의 2분 질문에 따라 등급이 매겨질 것이라고 언급합니다. 마지막으로 학생들이 컴퓨터 비전 및 심층 생성 모델과 같은 대학의 다른 수업을 탐구하도록 격려하고 스탠포드 학생들이 자신의 작업으로 세상을 변화시킬 수 있음을 강조합니다.
00:45:00 이 섹션에서는 Andrew Ng가 기계 학습을 적용하여 사회의 중요하고 의미 있는 문제를 해결하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 커피 원두 로스팅의 최적화, 엑스레이를 진단하는 앱 개발과 같은 사례를 인용하여 X-레이가 부족한 지역에서 방사선 서비스에 대한 접근성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그는 학생들이 수업에서 얻은 고유한 기술을 사용하여 의료 개선에서 기후 변화 및 글로벌 교육 문제 해결에 이르기까지 가장 중요한 프로젝트에 참여하도록 권장합니다. Ng는 의미 있는 프로젝트의 수가 딥 러닝에 숙련된 사람의 수를 능가하며 모든 학생이 세상을 변화시킬 기회가 있다고 믿습니다.
00:50:00 비디오의 이 섹션에서 화자는 트랙터 운전에 대한 이야기를 공유하고 청취자가 의미 있는 일을 추구하면서 즐겁게 지내도록 격려합니다. 그는 많은 졸업생들이 기술 산업에 취업할 수 있지만 소프트웨어 산업 이외의 AI에 대한 미개척 기회를 간과해서는 안 된다고 제안합니다. 그는 학생들이 자신의 기술을 사용하여 인류 전체를 고양하고, 영리 및 비영리를 위해 일하고, 정부에 영향을 미칠 것을 촉구합니다. 마지막으로 그는 수업에서 열심히 공부한 학생들에게 감사를 표하며 학생들이 고유한 AI 기술을 활용하여 중요하고 다른 사람들을 돕는 일을 하기를 희망합니다.
기계 학습 전체 과정의 파트 1/2 - 기계 학습 학습 10시간 | 기계 학습 자습서 | 에듀레카
귀하의 편의를 위해 일반적인 일정과 각 부분에 대한 자세한 일정을 제공합니다. 적절한 순간으로 바로 이동하고 편리한 모드로 시청하며 아무것도 놓치지 않을 수 있습니다.
00:00:00 - 01:00:00 기계 학습에 대한 이 비디오 자습서는 데이터 세트에서 패턴을 추출하여 기계 학습이 작동하는 방식에 중점을 두고 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝의 차이점을 설명하는 것으로 시작합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 포함한 다양한 범주의 기계 학습이 은행, 의료 및 소매와 같은 다양한 부문에서의 사용 사례와 함께 설명됩니다. 딥 러닝은 복잡한 함수 매핑을 학습하기 위해 인공 신경망에 의존하는 특정 유형의 기계 학습으로도 도입됩니다. 튜토리얼은 또한 Jupyter 노트북과 함께 Anaconda Navigator를 사용하는 방법을 다루고 Iris 데이터 세트를 사용하여 다양한 기계 학습 모델을 만드는 방법을 보여줍니다.
01:00:00 - 02:00:00 이 부분은 탐색적 데이터 분석, 검증 데이터 세트 생성, 모델 구축, 기본 통계, 샘플링 기술, 중심 경향 및 변동성 측정, 이벤트 확률, 정보 획득 및 엔트로피, 결정 트리 및 혼동 행렬. 이 자습서는 각 주제에 대한 포괄적인 이해와 머신 러닝에서의 실질적인 의미를 제공합니다. 튜토리얼은 성공적인 모델 구축에 있어 통계적 지식, 데이터 분석 및 해석의 중요성을 강조합니다.
02:00:00 - 03:00:00 이 영상은 확률과 확률 분포의 기초부터 선형 및 로지스틱 회귀, 마지막으로 가설 검정 및 감독 학습 알고리즘까지 다양한 주제를 다룹니다. 강사는 다양한 유형의 확률을 설명하고 확률 문제를 시연하는 동시에 기계 학습에서 신뢰 구간 및 가설 테스트의 개념도 다룹니다. 비디오는 또한 선형 회귀, 로지스틱 회귀 및 랜덤 포레스트와 같은 지도 학습 알고리즘에 대한 통찰력을 제공합니다. 마지막으로 강사는 최소 제곱법을 사용하여 회귀선 방정식을 계산하고 결정하는 방법을 설명하고 데이터 적합도의 척도로 R-제곱의 개념을 소개합니다.
03:00:00 - 04:00:00 비디오 전반에 걸쳐 연사는 실제 사례를 사용하여 기계 학습 개념을 적용하는 방법을 시연합니다. 예를 들어 머리 크기와 뇌 무게의 데이터 세트를 사용하여 선형 관계를 찾거나 어떤 요소가 승객의 생존율에 영향을 미치는지 결정하기 위한 타이타닉 재해. 또한 연사는 입력 값을 조정하고 분류 개념을 소개하기 전에 정확한 결과를 보장하기 위해 데이터 랭글링 및 정리의 중요성을 강조합니다.
04:00:00 - 05:00:00 기계 학습 과정의 이 섹션에서는 의사 결정 트리의 개념과 분류 문제에 의사 결정 트리를 사용하는 방법을 다룹니다. 비디오 자습서는 정보 획득을 기반으로 루트 노드를 선택하고 정확도를 향상시키기 위해 트리를 가지치기하는 것을 포함하여 의사 결정 트리를 구축하는 프로세스에 대해 설명합니다. 이 섹션에서는 은행 및 마케팅과 같은 다양한 영역에서 의사 결정을 위한 의사 결정 트리 모음인 Random Forest의 사용에 대해서도 다룹니다. 화자는 코딩 예제와 알고리즘에 대한 단계별 설명을 제공하여 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
05:00:00 - 06:00:00 이 비디오는 Random Forest, KNN(K-Nearest Neighbor) 및 Naive Bayes를 포함한 다양한 기계 학습 알고리즘에 대한 개요를 제공합니다. 이 동영상은 은행에서 Random Forest 알고리즘을 사용하여 대출 신청자가 채무 불이행 여부를 결정하는 방법, KNN 알고리즘을 사용하여 고객의 티셔츠 사이즈를 예측하는 방법 및 Naive Bayes가 어떻게 사용되는지 설명합니다. 알고리즘은 이메일 필터링 및 스팸 감지에 사용할 수 있습니다. 비디오는 또한 Bayes 정리와 데이터 세트를 사용하여 실제 시나리오에서 구현하는 방법을 설명합니다. 또한 강사는 Python 및 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 이러한 알고리즘을 구현하는 방법에 대한 실용적인 예제와 데모를 제공합니다.
06:00:00 - 07:00:00 "머신 러닝 전체 과정" 자습서의 이 섹션에서는 지원 벡터 머신, 클러스터링 방법(K-평균, 퍼지 C-평균 및 계층적 클러스터링 포함), 시장 바구니 분석, 연관 규칙 마이닝 및 강화 학습. A-priori 알고리즘은 빈번한 항목 집합 마이닝 및 연관 규칙 생성에 대해 자세히 설명하고 소매점의 온라인 거래 데이터를 사용하여 예제를 제공합니다. 이 비디오는 또한 가치 및 행동 가치의 개념, Markov 결정 프로세스, 강화 학습의 탐색 대 활용에 대해 자세히 설명합니다. 자동차 공장의 자율 로봇과 관련된 문제 시나리오는 실제 강화 학습의 예시로 사용됩니다.
07:00:00 - 07:50:00 기계 학습에 대한 이 비디오 자습서는 Bellman 방정식, Q-러닝, 성공적인 기계 학습 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술, 급여 추세 및 직업 설명, 책임을 포함한 다양한 주제를 다룹니다. 기계 학습 엔지니어의. 이 자습서에서는 프로그래밍 언어, 선형 대수학 및 통계와 같은 기술 능력뿐만 아니라 비즈니스 통찰력, 효과적인 의사 소통 및 산업 지식과 같은 비기술적 기술의 중요성을 강조합니다. 발표자는 또한 Tensorflow.js, DensePose 및 BERT와 같이 탐색할 수 있는 다양한 오픈 소스 기계 학습 프로젝트에 대해 논의합니다. 전반적으로 이 자습서는 다양한 분야의 기계 학습 및 응용 프로그램에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
비디오 과정의 일부에 대한 자세한 타임라인
1 부
00:00:00 이 섹션에서는 기계 학습이 데이터를 기반으로 의사 결정 및 예측을 할 수 있는 시스템을 설계하는 데 중점을 둔 인공 지능의 하위 분야라고 설명합니다. 이를 통해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터 기반 의사 결정을 수행하고 수행할 수 있습니다. 특정 작업을 위해. 이 섹션에서는 또한 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝 간의 혼동을 명확히 하여 기계 학습이 데이터 세트에서 패턴 추출을 처리하는 AI의 하위 집합이라고 설명합니다. 또한 초급에서 고급 형식으로 설계되고 지도 및 비지도 학습, 강화 학습, 학습자가 업계에 대비할 수 있도록 하는 프로젝트를 포함한 다양한 주제를 다루는 과정 안건이 제공됩니다.
00:05:00 이 섹션에서는 기계 학습, AI 및 딥 러닝의 차이점에 대해 설명합니다. 머신 러닝은 레이블이 지정되었거나 레이블이 지정되지 않은 훈련 데이터 세트를 기반으로 변경 사항에 적응할 수 있는 알고리즘을 포함하는 프로세스인 반면 딥 러닝은 더 나은 정확도를 달성하기 위해 신경망을 사용하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 그런 다음 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 세 가지 유형의 기계 학습이 도입됩니다. 감독 학습은 교육 데이터 세트의 각 인스턴스가 입력 속성과 예상 출력을 갖고 알고리즘이 예상 출력을 생성하는 입력 패턴을 학습하는 방법으로 설명됩니다. 인기 있는 감독 학습 알고리즘에는 선형 회귀, 랜덤 포레스트 및 지원 벡터 머신이 포함됩니다. 은행, 의료, 소매 및 음성 자동화 분야에서 감독 학습 사용 사례의 예가 공유됩니다.
00:10:00 이 섹션에서 비디오는 기계 학습의 두 가지 범주인 지도 학습과 비지도 학습에 대해 설명합니다. 지도 학습은 Siri와 같은 음성 비서 또는 날씨 패턴 예측과 같은 예를 통해 시연되며, 여기서 기계는 데이터와 예상 결과를 제공받는 반면 비지도 학습은 예상 출력이 없고 기계가 데이터에서 숨겨진 구조를 발견하도록 남겨집니다. 패턴을 학습함으로써 군집화는 k-평균 알고리즘을 사용하는 비지도 학습의 예로 제공되며 유사한 데이터 인스턴스를 군집으로 그룹화하여 레이블을 추가하지 않고 패턴을 식별합니다. 지도 학습과 비지도 학습의 차이점을 설명합니다. 전자는 예상되는 결과가 있고 후자는 숨겨진 구조를 발견하도록 남겨집니다.
00:15:00 이 섹션에서 강사는 은행, 의료 및 소매와 같은 다양한 분야에서 비지도 학습의 적용에 대해 논의합니다. 은행 부문에서는 비지도 학습을 사용하여 클러스터링 및 조사를 통해 고객을 분류합니다. 의료 분야에서는 MRI 데이터를 분류하고 다양한 패턴을 인식하는 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 마지막으로 소매 부문에서는 비지도 학습을 사용하여 과거 구매를 기반으로 고객에게 제품을 추천합니다. 그런 다음 강사는 소프트웨어 에이전트가 두 가지 메커니즘(탐색 및 활용)을 활용하여 성능을 최대화하기 위해 컨텍스트 내에서 이상적인 동작을 결정할 수 있는 강화 학습에 대해 설명합니다. 강사는 강화 학습을 사용하여 개를 훈련시키는 Pavlov의 예를 제공한 후 은행, 의료 및 소매와 같은 다양한 분야에서 강화 학습을 적용하는 방법을 논의합니다.
00:20:00 이 섹션에서 연사는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 차이점을 설명하고 최근 몇 년간 데이터 폭발로 인한 AI의 중요성을 강조합니다. 그들은 AI를 기계가 인간의 행동을 복제하고 경험을 통해 배울 수 있게 해주는 기술이라고 설명합니다. 또한 컴퓨터가 데이터 기반 의사 결정을 내리고 새로운 데이터에 노출될 때 시간이 지남에 따라 개선할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합으로서 머신 러닝에 대해 논의합니다. 또한 연사는 기계 학습에서 추정 값과 실제 값의 차이를 줄이는 것이 중요함을 강조하고 더 많은 변수와 데이터 포인트를 추가하여 모델을 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 논의합니다. 마지막으로 딥 러닝은 방대한 양의 데이터로 구동되는 로켓 엔진으로 도입됩니다.
00:25:00 이 섹션에서는 뉴런이라고 하는 뇌 세포의 기능에서 영감을 얻은 특정 종류의 기계 학습인 딥 러닝에 대해 배웁니다. 인공 뉴런 간의 데이터 연결을 가져와 데이터 패턴에 따라 조정하는 인공 신경망을 사용하여 시스템이 특정 알고리즘에 의존하지 않고 복잡한 함수 매핑을 학습할 수 있습니다. 수동으로 기능을 제공해야 하는 기계 학습과 달리 딥 러닝은 분류에 가장 중요한 기능을 자동으로 찾습니다. 딥 러닝은 알고리즘 최적화에 필요한 대량의 행렬 곱셈 연산을 수행하는 고급 기계 및 GPU에 크게 의존합니다. 반대로 기계 학습 알고리즘은 저사양 기계에서 작동할 수 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서는 전통적인 기계 학습 알고리즘의 문제 해결 방식을 딥 러닝 알고리즘의 문제 해결 방식과 비교합니다. 전자는 문제를 하위 부분으로 나누고 개별적으로 해결한 다음 원하는 결과를 얻기 위해 결합합니다. 반대로 딥 러닝 알고리즘은 엔드 투 엔드에서 문제를 해결합니다. 그러나 딥 러닝 알고리즘은 많은 매개 변수로 인해 훈련하는 데 더 오랜 시간이 걸립니다. 테스트하는 동안 딥 러닝 알고리즘은 머신 러닝 알고리즘에 비해 실행 시간이 덜 걸립니다. 마지막으로 의사 결정 트리와 선형 또는 로지스틱 회귀는 딥 러닝 알고리즘보다 해석하기 쉽기 때문에 업계에서 선호됩니다.
00:35:00 이 섹션에서 내레이터는 Anaconda Navigator를 다운로드하고 사용하여 명령줄 명령을 사용할 필요 없이 데스크톱 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 응용 프로그램을 시작하고 conda 패키지 및 채널을 관리하는 방법을 설명합니다. Anaconda Navigator를 다운로드한 후 내레이터는 주로 메타데이터, 노트북 형식 및 셀 목록의 세 가지 주요 부분이 포함된 Json 파일인 Jupyter 노트북에 집중합니다. 대시보드에는 기타 파일, 실행 중 및 클러스터의 세 가지 탭이 있습니다. 이 탭에는 실행 중인 프로세스와 노트북이 있으며 사용 가능한 클러스터 목록이 표시됩니다. 내레이터는 이러한 탭을 살펴보고 각 탭에서 사용할 수 있는 파일 편집, 확인란, 드롭다운 메뉴 및 홈 버튼과 같은 옵션과 의미를 설명합니다.
00:40:00 녹취록의 이 섹션에서 연사는 데이터 분석을 위한 Jupyter 노트북의 일반적인 워크플로에 대해 논의합니다. 여기에는 노트북 만들기, 분석, 코딩 및 출력 추가, Markdown으로 분석 구성 및 제시가 포함됩니다. 발표자는 Jupyter 노트북의 보안이 문제가 될 수 있다고 지적하고 원시 HTML 삭제 및 외부 JavaScript 실행 불가와 같은 기본 보안 메커니즘에 대해 논의합니다. 발표자는 노트북에 보안을 추가하기 위해 보안 다이제스트 키를 생성하고 동료와 공유하는 방법을 설명합니다. 또한 발표자는 Code Mirror를 사용하여 디스플레이 매개변수를 구성하는 방법을 설명하고 Jupyter 노트북에서 Python 코드를 실행하는 방법을 시연합니다.
00:45:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 Python에서 Jupyter 노트북을 만들고 사용하는 방법을 보여줍니다. 예제에는 새 노트북을 만들고 셀에서 Python 코드를 실행하는 것이 포함됩니다. 강사는 자동 저장 및 체크포인트 기능뿐만 아니라 Jupyter의 셀 번호 매기기 및 색상으로 구분된 구문 기능을 강조합니다. 또한 Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 세트를 읽고 조작하는 방법을 보여줍니다. Iris 데이터 세트를 가져오고 데모 목적으로 데이터 세트에서 기본 통계를 계산합니다.
00:50:00 이 섹션에서는 주택의 시장 가치, 이메일이 스팸인지 또는 사기 여부와 같은 질문에 답하는 데 도움이 되는 다양한 기계 학습 알고리즘을 소개합니다. 첫 번째 알고리즘은 주어진 데이터를 기반으로 범주를 예측하는 분류 알고리즘입니다. 이상 감지 알고리즘은 비정상적인 데이터 포인트 또는 이상값을 식별하는 데 사용되며 클러스터링 알고리즘은 유사한 조건을 기반으로 데이터를 그룹화합니다. 회귀 알고리즘은 주택의 시장 가치와 같은 데이터 포인트 자체를 예측합니다. 이 비디오는 꽃의 측정으로 구성된 잘 알려진 데이터 세트인 Iris 데이터 세트의 도움으로 6가지 기계 학습 모델을 만드는 방법을 보여줍니다. 여기서 다섯 번째 열은 꽃의 종을 나타냅니다. 이 데이터 세트는 숫자 속성을 이해하고 지도 학습 알고리즘을 사용하는 데 좋은 것으로 간주됩니다.
00:55:00 비디오 자습서의 이 섹션에서 강사는 Anaconda Navigator 및 Jupyter 노트북의 도움으로 Python 기계 학습 프로그램을 위한 환경을 준비하고 있습니다. 다음으로 프로그램에서 사용 중인 다른 라이브러리의 버전을 확인합니다. 그런 다음 Panda 라이브러리를 사용하여 붓꽃 데이터셋을 로드하고 열의 이름을 식별합니다. 마지막으로 데이터셋의 행과 열의 수를 출력하여 제대로 로드되었는지 확인하고 데이터셋의 샘플을 봅니다.
2 부
01:00:00 이 섹션에서 강사는 주어진 데이터 세트의 속성을 탐색하고 이해하는 방법을 보여줍니다. 사용된 예는 붓꽃 데이터셋이며, 강사는 먼저 데이터셋의 처음 30개 인스턴스를 표시한 다음 설명 기능을 사용하여 각 속성을 요약합니다. 각 클래스에 속하는 인스턴스 수도 표시됩니다. 그런 다음 강사는 각 입력 특성의 분포를 보여주기 위해 단변량 플롯, 특히 상자 수염 플롯을 생성합니다. 공유 x 및 공유 y 값이 설명되고 강사는 이러한 값을 공유하지 않도록 선택합니다. 마지막으로 분포를 더 잘 이해할 수 있도록 각 입력 변수에 대한 히스토그램이 생성됩니다.
01:05:00 기계 학습 과정의 이 섹션에서는 보이지 않는 데이터를 기반으로 모델을 만들고 정확도를 추정하는 데 중점을 둡니다. 첫 번째 단계는 로드된 데이터를 두 부분으로 분할하여 검증 데이터 세트를 생성하는 것입니다. 여기서 80%는 모델 훈련에 사용되고 나머지 20%는 검증 데이터 세트로 보관됩니다. 그런 다음 통계적 방법을 사용하여 모델을 평가하여 보이지 않는 데이터에 대한 정확도를 추정하고 10배 교차 검증을 사용하여 테스트 도구를 만들어 데이터 세트의 총 인스턴스에 대한 올바르게 예측된 인스턴스의 정확도 비율을 추정합니다. 평가에 사용되는 메트릭은 예측이 얼마나 정확한지에 대한 백분율을 제공하는 정확도입니다.
01:10:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 로지스틱 회귀 선형 판별 분석, k-최근접 이웃, 결정 트리, 나이브 베이즈 및 지원 벡터 머신을 포함하여 6가지 알고리즘을 사용하여 5가지 유형의 모델을 구축하는 방법에 대해 논의합니다. 다른 사람과 비교하기 위해 가장 정확한 모델을 결정합니다. 발표자는 각 모델에 대한 정확도 추정이 필수적이라고 설명하고 스크립트를 실행하여 각 모델을 테스트하고 가장 정확한 모델을 선택합니다. 또한 최종 정확도 확인을 위해 테스트 데이터 세트를 독립적으로 유지하여 데이터 누출 또는 과적합을 방지하는 것이 중요합니다. 발표자는 모든 학습 알고리즘, 데이터 사이언스, 딥 러닝의 기본이 되는 통계와 확률의 기본 용어를 이해하는 것의 중요성을 강조합니다.
01:15:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 데이터의 중요성에 대해 논의하는 것으로 시작하고 참조 또는 분석을 위해 수집된 사실 및 통계로서 데이터의 공식적인 정의를 제공합니다. 데이터는 정성적 데이터와 정량적 데이터의 두 가지 하위 범주로 나뉩니다. 정성적 자료는 주관적으로 관찰할 수 있는 특성과 서술자를 다루며 다시 명목자료와 순서자료로 나뉜다. 한편 정량적 데이터는 숫자와 사물을 다루며 다시 이산형 데이터와 연속형 데이터로 나뉜다. 이산 데이터는 가능한 값의 유한한 수를 보유할 수 있는 반면 연속 데이터는 가능한 값의 무한한 수를 보유할 수 있습니다. 또한 강사는 범주형 변수라고도 하는 이산형 변수와 연속형 변수의 차이점을 설명합니다.
01:20:00 이 섹션에서 화자는 변수의 개념을 소개하고 데이터의 두 가지 유형인 이산형 변수와 연속형 변수의 차이점을 설명합니다. 또한 이 섹션에서는 독립 변수와 종속 변수를 다룹니다. 그런 다음 연사는 복잡한 문제를 해결하기 위해 데이터를 사용할 수 있는 방법에 대한 연구인 통계의 정의로 이동합니다. 통계에는 데이터 수집, 분석, 해석 및 프레젠테이션이 포함됩니다. 연사는 신약의 효과 테스트, 야구 경기 베팅 분석, 비즈니스 보고서의 변수 관계 식별 등 통계를 적용할 수 있는 몇 가지 예를 제공합니다. 이 섹션은 인구 및 표본을 포함한 기본 통계 용어에 대한 설명으로 끝납니다. 이 둘의 차이점은 모집단은 분석할 개인, 개체 또는 이벤트의 모음이고 샘플은 모집단의 하위 집합이라는 것입니다. 전체 모집단을 대표하고 여기에서 통계적 지식을 추론하려면 적절한 샘플링이 중요합니다.
01:25:00 이 섹션에서는 샘플링의 개념과 샘플링이 통계에 사용되는 이유에 대해 설명합니다. 샘플링은 모집단의 모든 사람을 연구하지 않고 전체 모집단에 대한 추론을 도출하기 위해 모집단의 표본을 연구하는 데 사용되는 방법입니다. 샘플링 기법에는 확률 샘플링과 비확률 샘플링의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 이 비디오의 초점은 확률 샘플링에 있으며 무작위 샘플링, 체계적 샘플링 및 층화 샘플링의 세 가지 유형이 포함됩니다. 이 비디오는 또한 두 가지 주요 통계 유형인 기술 통계와 추론 통계를 소개합니다.
01:30:00 이 섹션에서 강사는 설명 통계와 추론 통계의 차이점을 설명합니다. 기술 통계는 특정 데이터 세트의 특성을 설명하고 요약하는 데 사용되는 반면 추론 통계는 샘플을 기반으로 대규모 데이터 세트를 예측하고 일반화하는 데 사용됩니다. 중심 경향의 척도와 변동성 척도는 기술 통계에서 두 가지 중요한 척도입니다. 중심 측도에는 평균, 중앙값 및 최빈값이 포함되며 변동성 측도에는 범위, 사분위간 범위, 분산 및 표준 편차가 포함됩니다. 자동차의 평균 또는 평균 마력을 찾는 예는 중심 경향 측정의 개념을 설명하는 데 사용됩니다.
01:35:00 튜토리얼의 이 섹션에서 강사는 평균, 중앙값 및 최빈값을 포함하는 중심 경향의 척도를 설명합니다. 평균은 변수의 모든 값을 더한 다음 데이터 포인트 수로 나누어 계산합니다. 정렬된 데이터셋의 중간값인 Median은 데이터가 짝수일 때 중간값 두 개를 평균하여 계산한다. 데이터 집합에서 가장 빈도가 높은 값인 Mode는 어떤 값이 가장 많이 반복되는지 확인하여 계산합니다. 그런 다음 강사는 범위, 사분위수 범위(IQR), 분산 및 표준 편차를 포함하는 확산 측정을 다룹니다. 사분위수는 IQR을 얻기 위해 데이터 세트를 네 부분으로 나눕니다.
01:40:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 사분위 범위, 분산, 편차, 표본 분산, 모집단 분산 및 표준 편차의 개념을 설명합니다. 그는 이러한 변동성 측정을 계산하는 공식을 제공하고 표준 편차를 계산하는 방법의 예를 제공합니다. 의사 결정 트리 및 랜덤 포레스트와 같은 기계 학습 알고리즘을 구축하는 데 중요한 정보 획득 및 엔트로피의 개념을 소개합니다. 강사는 엔트로피가 데이터의 불확실성 척도라고 설명하고 계산 공식을 제공합니다.
01:45:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 기상 조건에 따라 경기를 할 수 있는지 여부를 예측하는 사용 사례를 사용하면서 이벤트 확률, 정보 획득 및 엔트로피의 개념을 설명합니다. 프레젠테이션은 루트 노드인 최상위 노드와 예 또는 아니오를 포함하는 다른 노드로 이어지는 분기와 함께 의사 결정 트리를 사용합니다. 흐린 변수는 명확하고 확실한 출력으로 표시되는 반면 Sunny와 Rain은 게임 진행 여부를 결정할 가능성에 따라 불순물 수준을 나타내는 출력이 혼합되어 있습니다. 엔트로피 및 정보 획득의 개념은 결과의 불순물 또는 불확실성을 측정하는 데 사용됩니다.
01:50:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 엔트로피 및 정보 획득 측정을 사용하여 의사 결정 트리에서 데이터를 분할하기 위해 최상의 변수 또는 속성을 선택하는 방법을 설명합니다. 엔트로피에 대한 공식이 표시되며 예제 계산 결과 값은 0.9940입니다. 그런 다음 루트 노드에 대한 모든 가능한 조합, 즉 Outlook, Windy, Humidity 및 Temperature가 표시됩니다. 정보 획득은 각 속성에 대해 계산되며 가장 높은 정보 획득을 초래하는 변수가 가장 중요한 것으로 간주되고 루트 노드로 선택되어 가장 정확한 결과를 제공합니다. Windy의 정보 획득은 낮고 Outlook 및 Humidity의 값은 양호하지만 정보 획득 값이 가장 높은 Outlook보다 낮습니다.
01:55:00 이 섹션에서 발표자는 실제 결과와 예측 결과를 비교하여 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 행렬인 혼동 행렬의 개념을 설명합니다. 혼동 행렬은 모델의 예측에서 참 긍정, 참 부정, 거짓 긍정 및 거짓 부정의 수를 나타냅니다. 발표자는 105명이 질병이 있고 50명이 질병이 없는 165명의 환자 데이터 세트를 고려하여 예를 제공합니다. 발표자는 혼동 행렬을 사용하여 모델의 정확도를 계산하는 방법을 설명하고 행렬의 결과를 해석하는 방법을 보여줍니다.
파트 3
02:00:00 이 섹션에서는 기계 학습의 맥락에서 혼동 행렬의 개념을 설명했습니다. 매트릭스에는 참양성, 참음성, 거짓양성, 거짓음성이 포함되며, 이들은 모두 모델이 만든 예측의 정확도와 관련이 있습니다. 또한 이 섹션에서는 확률과 통계 간의 관계를 비롯한 확률의 기본 사항과 무작위 실험, 표본 공간 및 이벤트와 같은 확률과 관련된 다양한 용어를 다루었습니다. 서로소(disjoint) 및 비소속(non-disjoint) 이벤트도 논의되었으며, 둘 사이의 차이점을 설명하기 위해 제공된 예가 제공되었습니다.
02:05:00 이 섹션에서 강사는 확률 밀도 함수(PDF), 정규 분포 및 중심 극한 정리에 중점을 두고 확률 및 확률 분포에 대해 설명합니다. PDF는 지정된 범위에서 연속 무작위 변수의 확률을 찾는 데 사용되며 그래프는 밀도 함수의 곡선으로 경계가 지정된 영역과 x축이 1인 범위에서 연속적입니다. 정규 분포, 가우시안 분포라고도 하는 분포는 평균의 대칭 특성을 나타내며 평균 근처의 데이터가 평균에서 떨어진 데이터보다 더 자주 발생하며 종형 곡선으로 나타납니다. 마지막으로 중심 극한 정리는 임의의 독립 무작위 변수 평균의 샘플링 분포가 표본 크기가 충분히 크면 정규 또는 거의 정규일 것이라고 말합니다.
02:10:00 어떤 사건이 다른 사건에서 무조건 일어날 확률인 주변확률을 계산하여 구한다. 주어진 사용 사례에서 총 105명의 후보자 중 Adder a curse 훈련에 등록한 후보자가 45명이므로 확률은 45/105입니다. 다양한 문제를 해결하기 위해서는 주변확률, 결합확률, 조건부확률 등 다양한 유형의 확률을 이해하는 것이 중요합니다. 결합 확률은 동시에 발생하는 두 사건을 측정하는 반면, 조건부 확률은 이전 사건 또는 결과의 발생을 기반으로 사건 또는 결과의 확률입니다.
02:15:00 이 섹션에서 강사는 다양한 유형의 확률 문제를 설명하고 이를 계산하는 방법을 시연합니다. 공동 확률 문제는 특정 교육을 받고 좋은 패키지를 가진 사람들의 수를 고려하여 해결됩니다. 조건부 확률 문제는 훈련을 받지 않은 후보자가 좋은 패키지를 가질 확률을 찾는 것과 관련됩니다. 나이브 베이즈 알고리즘에서 사용되는 베이즈 정리는 하나의 조건부 확률과 그 역의 관계를 보여주는 방법으로 소개된다. 정리를 더 잘 이해하기 위해 총 2개의 파란 공이 뽑혔다는 것을 안다면 그릇에서 파란 공을 뽑을 확률을 계산하는 예가 제공됩니다.
02:20:00 이 섹션에서는 조건부 확률을 사용하여 확률 문제를 해결하고 이벤트 발생 확률을 찾는 동영상을 다룹니다. 문제는 가방 그룹에서 두 개의 파란색 공을 선택하고 정확히 두 개의 파란색 공을 선택하는 동안 특정 가방에서 파란색 공을 선택할 확률을 찾는 것과 관련이 있습니다. 해결책은 두 개의 파란색 공이 선택되었다는 점을 감안할 때 정확히 두 개의 파란색 공을 선택하고 가방에서 파란색 공을 선택할 확률을 찾는 것입니다. 이 비디오는 또한 샘플 데이터를 사용하여 평균과 같은 알려지지 않은 모집단 매개변수를 추정하는 것과 관련된 추론 통계 및 점 추정을 소개합니다. 이 비디오는 포인트 추정에서 추정기 및 추정의 개념을 설명합니다.
02:25:00 이 섹션에서 비디오는 모멘트 방법, 최대 우도, 기본 추정기 및 최상의 편향되지 않은 추정기를 포함하여 추정치를 찾는 다양한 방법을 다룹니다. 그러나 추정치를 찾는 가장 잘 알려진 방법은 매개변수 값이 발생할 수 있는 값의 범위를 구축하는 것과 관련된 구간 추정입니다. 이것은 두 가지 중요한 통계 개념인 신뢰 구간과 오차 한계를 발생시킵니다. 신뢰 구간은 추정된 구간에 모집단 매개변수가 포함되어 있다는 신뢰 수준을 측정하는 반면 오차 한계는 추정에서 허용되는 오차의 양입니다. 이 비디오는 신뢰구간을 사용하여 1년 동안 고양이 소유자가 구매한 고양이 사료 캔 수를 추정하는 설문조사의 예를 제공합니다.
02:30:00 이 섹션에서는 기계 학습에서 신뢰 구간 및 가설 테스트의 개념에 대해 설명합니다. 신뢰 구간은 모집단의 알려지지 않은 모수에 대한 가능한 추정치를 제공하는 값의 범위입니다. 신뢰 수준은 구간 추정값에 해당 모집단 모수가 포함될 확률로 표시됩니다. 오차 한계는 점 추정치와 추정하는 매개변수 값 사이의 가능한 가장 큰 거리입니다. 예제 문제 설명과 함께 오차 한계를 계산하는 공식에 대해 설명합니다. 이 섹션은 가설이 승인되었는지 또는 거부되었는지 공식적으로 확인하는 데 사용되는 통계 기술인 가설 테스트로 이동합니다.
02:35:00 이 절에서는 통계에서 귀무가설과 대립가설의 개념을 설명하기 위해 가설 검정 예제를 사용합니다. 그 예는 교실에서 벙어리로 잡힌 네 명의 소년과 관련이 있으며 누가 교실을 청소할 것인지 결정하기 위해 그릇에서 이름을 골랐습니다. 이벤트가 공정하다고 가정하고 John이 부정 행위를 하지 않을 확률은 가설 테스트를 사용하여 계산되었습니다. 임계값 개념이 도입되었고, 그 확률이 임계값 미만이면 John이 속임수를 써서 구금에서 탈출하는 것이라고 설명했습니다. 그런 다음 이 섹션은 알고리즘이 데이터 세트를 사용하여 입력에서 출력으로 맵 함수를 학습하는 감독 학습을 설명하는 것으로 전환됩니다. 지도 학습의 워크플로를 설명하고 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 및 나이브 베이즈 분류기를 포함한 지도 학습 알고리즘의 예를 제공합니다.
02:40:00 이 섹션에서는 지도 학습에 해당하는 다양한 유형의 기계 학습 알고리즘에 대해 설명합니다. 먼저 기계 학습에서 가장 쉬운 알고리즘 중 하나인 선형 회귀를 시작으로 두 변수 사이의 관계를 표시하는 데 사용됩니다. 일차 방정식. 비디오는 또한 다양한 유형의 회귀 분석, 그 용도 및 회귀 분석을 통한 예측 변수의 강도 결정에 대해 설명합니다. 또한 비디오는 선형 회귀와 로지스틱 회귀라는 두 가지 인기 있는 회귀 분석 형식과 이들이 어떻게 다른지 조명합니다. 선형 회귀는 두 변수 사이의 상관 관계를 표시하는 데 사용되는 반면 로지스틱 회귀는 Y와 X를 시그모이드 함수로 매핑합니다.
02:45:00 이 섹션에서는 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점에 대해 설명합니다. 선형 회귀 모델은 연속 변수를 사용하고 직선에 매핑되는 반면, 로지스틱 회귀 모델은 범주형 변수를 사용하고 시그모이드 함수에 매핑됩니다. 선형 회귀는 매출이나 온도와 같은 연속 변수를 예측하는 데 사용되며 로지스틱 회귀는 이벤트 발생 확률을 기반으로 참 또는 거짓 결정을 내리는 데 사용됩니다. 선형 회귀는 새로운 데이터 포인트가 추가될 때마다 모델을 변경해야 하므로 분류 모델에는 적합하지 않습니다. 이 섹션에서는 계산 복잡성 및 이해 용이성과 같은 선형 회귀를 사용하기 위한 선택 기준에 대해서도 설명합니다. 선형 회귀는 추세를 평가하고, 가격 변동의 영향을 분석하고, 금융 서비스 및 보험 영역의 위험을 평가하기 위해 비즈니스에서 사용됩니다.
02:50:00 이 섹션에서는 비디오에서 선형 회귀와 가장 적합한 선을 찾는 방법을 설명합니다. 영상은 그래프를 x축에 속도, y축에 거리로 그래프를 그려서 변수 간의 양의 관계를 보여주고, x축에 속도, y축에 걸린 시간을 보여줍니다. 부정적인 관계. 동영상은 또한 최소 제곱법을 사용하여 회귀선의 방정식을 찾기 전에 X와 Y의 평균을 계산하고 그래프에 플롯하는 방법을 설명합니다. 목표는 예상 값과 실제 값 사이의 오차를 최소화하는 것입니다.
02:55:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 최적선의 기울기(m) 및 y-절편(c)을 계산하는 최소 제곱법을 사용하여 회귀선 방정식을 계산하는 방법을 설명합니다. 데이터 포인트 집합에 대한 실제 값과 예측 값 사이의 거리를 최소화합니다. 강사는 수식을 사용하여 주어진 x 값에 대해 예측된 y 값을 회귀선 방정식에 연결하여 찾는 방법을 보여줍니다. R-제곱의 개념은 또한 데이터가 회귀선에 얼마나 잘 맞는지에 대한 통계적 척도로 도입되었으며 높은 R-제곱 값은 잘 맞는 것을 나타냅니다.
파트 4
03:00:00 동영상의 이 섹션에서는 강사가 회귀 분석에서 모델 평가를 위한 메트릭인 R-제곱을 계산하는 방법을 설명합니다. 제곱은 실제 값과 예측 값 사이의 거리를 확인하고 비교하기 위해 계산됩니다. 제곱은 예측값에서 Y의 평균값을 뺀 값을 실제 값에서 Y의 평균값을 뺀 값으로 나눈 비율을 제곱한 것입니다. R-제곱 결과 값의 범위는 0에서 1까지일 수 있습니다. 여기서 값 1은 실제 값이 회귀선 자체에 있음을 의미하는 반면, 값 0.02는 데이터에 너무 많은 이상값이 있어 분석하기 어렵다는 것을 의미합니다. 분석하다. 그러나 심리학 기반 필드는 인간 행동을 예측하기 어렵기 때문에 더 낮은 R-제곱 값을 가질 것으로 예상되지만 중요한 계수가 예측 변수의 한 단위 변화에 대한 반응의 평균 변화를 나타내므로 여전히 가치 있는 정보를 도출할 수 있습니다.
03:05:00 이 섹션에서는 비디오에서 Jupyter 노트북이 설치된 Anaconda를 사용하여 Python에서 선형 회귀를 구현하는 방법을 다룹니다. 튜토리얼은 다양한 사람들의 머리 크기와 뇌 무게의 데이터 세트를 사용하며 목표는 두 변수 사이의 선형 관계를 찾는 것입니다. 데이터 세트를 가져온 후 튜토리얼은 각각 머리 크기와 뇌 무게 값으로 구성된 X와 Y를 수집합니다. 그런 다음 X와 Y 값의 평균과 단순 선형 회귀 공식을 사용하여 B1, B0 또는 M과 C의 값을 계산합니다. 이 자습서에서는 선형 모델을 플로팅하고 R-제곱 값을 계산하여 모델의 적합도를 평가하는 방법도 다룹니다. 마지막으로 비디오는 종속 변수가 이진 형식이고 본질적으로 범주형일 때 사용되는 로지스틱 회귀를 소개합니다.
03:10:00 이 섹션에서는 선형 회귀에서 연속 범위에 있는 것과 달리 예측할 값이 0 또는 1일 때 사용되는 로지스틱 회귀의 개념을 설명합니다. 이진 형식으로 0 또는 1개의 불연속 값을 얻기 위한 방정식으로 형성된 시그모이드 곡선 또는 S 곡선이 도입되었습니다. 선을 구분하고 출력이 0인지 1인지 결정하는 데 도움이 되는 임계값의 개념을 설명합니다. 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점이 강조됩니다. 특히 선형 회귀에는 연속 변수가 있는 반면 로지스틱 회귀에는 범주형 변수가 있습니다. 두 값.
03:15:00 이 섹션에서는 자습서에서 기계 학습에서 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점에 대해 설명합니다. 선형 회귀는 x 값에 대해 y 값을 계산할 수 있는 직선 그래프를 사용하여 회귀 문제를 해결하는 반면, 로지스틱 회귀는 시그모이드 곡선을 사용하여 분류 문제를 해결합니다. 로지스틱 회귀는 다중 클래스 분류를 수행할 수 있으며 날씨를 예측하고 환자의 질병을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 튜토리얼은 로지스틱 회귀를 구현하는 방법에 대한 실제 예제를 제공하고 프로젝트에서 타이타닉 재해의 데이터 세트를 분석하는 데 어떻게 사용되는지 설명합니다.
03:20:00 이 섹션에서 연사는 형제자매, 배우자, 부모 및 자녀 수, 티켓 번호, 운임, 테이블 번호 및 승선 열을 포함하는 타이타닉 데이터 세트의 다양한 기능을 소개합니다. 발표자는 승객의 생존율에 영향을 미치는 요인을 이해하기 위해 데이터를 분석하고 탐색하는 것의 중요성을 설명합니다. 랭글링, 빌드 및 모델 테스트의 세 단계가 설명되고 연사는 계속해서 Jupyter Notebook을 사용하여 데이터를 수집하고 필요한 라이브러리 및 모듈을 가져오는 방법에 대한 데모를 보여줍니다. 연사는 또한 pandas, numpy, seaborn, matplotlib 및 수학 라이브러리에 대한 통찰력과 Python을 사용한 데이터 분석에서의 사용에 대해 설명합니다.
03:25:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 기계 학습에서 데이터를 분석하는 프로세스에 대해 설명합니다. 첫 번째 단계는 한 변수가 다른 변수에 어떤 영향을 미치는지와 같은 변수 간의 관계를 확인하기 위해 다른 플롯을 만드는 것입니다. Seaborn 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 상관 관계 그래프 또는 분포 곡선과 같은 다양한 유형의 그래프를 그릴 수 있습니다. 강사는 남성과 여성 승객의 생존율을 비교하기 위한 카운트 플롯, 승객 등급을 기반으로 한 그래프, 연령 및 운임 열을 분석하기 위한 히스토그램을 그리는 방법을 시연합니다. 이러한 플롯은 데이터 세트에 대한 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 남성보다 더 많은 여성이 생존했고 더 높은 등급의 승객이 생존 가능성이 더 높았습니다.
03:30:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 결과의 정확성에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 데이터 정리 및 불필요한 열 또는 null 값 제거와 관련된 데이터 랭글링에 대해 설명합니다. 강사는 누락된 값을 확인하고 더미 값으로 바꾸거나 열을 모두 삭제하여 제거하는 방법을 보여줍니다. 또한 히트맵을 사용하여 누락된 데이터를 분석하고 박스 플롯을 사용하여 데이터를 시각화하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 강사는 데이터 랭글링이 기계 학습 프로세스의 필수 단계라고 설명하고 정확한 결과를 얻기 위해 데이터 정리의 중요성을 강조합니다.
03:35:00 이 섹션에서 동영상은 null 값이 많은 열을 제거하고 pandas를 사용하여 문자열 값을 범주형 변수로 변환하여 데이터 랭글링 또는 정리를 다룹니다. 목표는 숫자 변수를 입력으로 요구하는 로지스틱 회귀를 위한 데이터 세트를 준비하는 것입니다. 비디오는 각각 drop 및 sum 함수를 사용하여 "Cabin" 열을 삭제하고 null 값을 제거하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 섹스 및 Embark와 같은 변수에 대해 pandas의 get_dummies 함수를 사용하여 문자열 값을 이진 변수로 변환합니다. 결과 데이터 세트에는 로지스틱 회귀에 사용할 수 있는 숫자 변수가 있습니다.
03:40:00 이 섹션에서는 데이터를 정리하고 분석에 적합한 형식으로 변환하는 데이터 랭글링을 소개합니다. 사용된 예는 성별, 승선 및 승객 클래스와 같은 열이 이진 값이 있는 범주형 변수로 변환되는 Titanic 데이터 세트입니다. 그런 다음 관련 없는 열을 삭제하여 최종 데이터 세트를 생성합니다. 여기에는 살아남은 열이 종속 변수로 포함되고 다른 열은 독립 변수 또는 기능으로 포함됩니다. 그런 다음 데이터는 SKLearn을 사용하여 교육 및 테스트 하위 집합으로 분할됩니다.
03:45:00 이 섹션에서 강사는 문서의 예제를 통해 분할 기능을 사용하여 데이터 세트를 분할하는 방법을 시연합니다. 그런 다음 강사는 sklearn 모듈을 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 생성하고 이를 교육 데이터에 맞춥니다. 그런 다음 훈련된 모델로 예측하고 분류 보고서 및 혼동 행렬 기능을 사용하여 정확도를 평가합니다. 혼동행렬의 개념을 간단히 설명하고 정확도 점수는 sklearn 모듈에서 정확도 점수 함수를 가져와서 계산합니다. 얻은 최종 정확도 점수는 78%로 좋은 결과로 간주됩니다.
03:50:00 이 섹션에서는 전화번호를 사용하여 정확도를 계산하는 것과 SUV 데이터를 분석하여 구매로 이어지는 요인을 결정하는 두 가지 프로젝트에 대해 설명합니다. 첫 번째 프로젝트에서 정확도를 계산하기 위해 발표자는 전화번호의 합을 수동으로 계산하고 모든 전화번호의 합으로 나누어 78%의 정확도를 얻는 방법을 보여줍니다. SUV 데이터의 경우 로지스틱 회귀를 사용하여 SUV 구매 결정에 영향을 미치는 요인을 확인합니다. 동영상은 라이브러리를 가져오고, 독립 변수와 종속 변수를 정의하고, 데이터 세트를 교육 및 테스트 하위 집합으로 분할하는 방법을 보여줍니다. 또한 비디오는 성능을 향상시키기 위해 입력 값에 대한 표준 스케일링의 사용을 언급합니다.
03:55:00 이 섹션에서 발표자는 기계 학습 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 입력 값을 축소하는 것의 중요성에 대해 논의합니다. Standard Scaler를 사용하여 입력 값을 축소하고 로지스틱 회귀를 적용하여 새 데이터를 예측하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 Scikit-learn의 정확도 점수 함수를 사용하여 모델의 정확도를 계산합니다. 발표자는 또한 데이터를 특정 조건에 따라 다른 범주 또는 그룹으로 분류하는 분류의 개념과 그 중요성을 소개합니다. 그들은 이 프로세스가 스팸 이메일 식별 또는 사기 거래 감지와 같은 데이터에 대한 예측 분석을 수행하는 데 사용된다고 설명합니다.
기계 학습 전체 과정의 파트 2/2 - 기계 학습 학습 10시간 | 기계 학습 자습서 | 에듀레카
귀하의 편의를 위해 일반적인 일정과 각 부분에 대한 자세한 일정을 제공합니다. 적절한 순간으로 바로 이동하고 편리한 모드로 시청하며 아무것도 놓치지 않을 수 있습니다.
00:00:00 - 01:00:00 기계 학습에 대한 이 비디오 자습서는 데이터 세트에서 패턴을 추출하여 기계 학습이 작동하는 방식에 중점을 두고 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝의 차이점을 설명하는 것으로 시작합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습을 포함한 다양한 범주의 기계 학습이 은행, 의료 및 소매와 같은 다양한 부문에서의 사용 사례와 함께 설명됩니다. 딥 러닝은 복잡한 함수 매핑을 학습하기 위해 인공 신경망에 의존하는 특정 유형의 기계 학습으로도 도입됩니다. 튜토리얼은 또한 Jupyter 노트북과 함께 Anaconda Navigator를 사용하는 방법을 다루고 Iris 데이터 세트를 사용하여 다양한 기계 학습 모델을 만드는 방법을 보여줍니다.
01:00:00 - 02:00:00 이 부분은 탐색적 데이터 분석, 검증 데이터 세트 생성, 모델 구축, 기본 통계, 샘플링 기술, 중심 경향 및 변동성 측정, 이벤트 확률, 정보 획득 및 엔트로피, 결정 트리 및 혼동 행렬. 이 자습서는 각 주제에 대한 포괄적인 이해와 머신 러닝에서의 실질적인 의미를 제공합니다. 튜토리얼은 성공적인 모델 구축에 있어 통계적 지식, 데이터 분석 및 해석의 중요성을 강조합니다.
02:00:00 - 03:00:00 이 영상은 확률과 확률 분포의 기초부터 선형 및 로지스틱 회귀, 마지막으로 가설 검정 및 감독 학습 알고리즘까지 다양한 주제를 다룹니다. 강사는 다양한 유형의 확률을 설명하고 확률 문제를 시연하는 동시에 기계 학습에서 신뢰 구간 및 가설 테스트의 개념도 다룹니다. 비디오는 또한 선형 회귀, 로지스틱 회귀 및 랜덤 포레스트와 같은 지도 학습 알고리즘에 대한 통찰력을 제공합니다. 마지막으로 강사는 최소 제곱법을 사용하여 회귀선 방정식을 계산하고 결정하는 방법을 설명하고 데이터 적합도의 척도로 R-제곱의 개념을 소개합니다.
03:00:00 - 04:00:00 비디오 전반에 걸쳐 연사는 실제 사례를 사용하여 기계 학습 개념을 적용하는 방법을 시연합니다. 예를 들어 머리 크기와 뇌 무게의 데이터 세트를 사용하여 선형 관계를 찾거나 어떤 요소가 승객의 생존율에 영향을 미치는지 결정하기 위한 타이타닉 재해. 또한 연사는 입력 값을 조정하고 분류 개념을 소개하기 전에 정확한 결과를 보장하기 위해 데이터 랭글링 및 정리의 중요성을 강조합니다.
04:00:00 - 05:00:00 기계 학습 과정의 이 섹션에서는 의사 결정 트리의 개념과 분류 문제에 의사 결정 트리를 사용하는 방법을 다룹니다. 비디오 자습서는 정보 획득을 기반으로 루트 노드를 선택하고 정확도를 향상시키기 위해 트리를 가지치기하는 것을 포함하여 의사 결정 트리를 구축하는 프로세스에 대해 설명합니다. 이 섹션에서는 은행 및 마케팅과 같은 다양한 영역에서 의사 결정을 위한 의사 결정 트리 모음인 Random Forest의 사용에 대해서도 다룹니다. 화자는 코딩 예제와 알고리즘에 대한 단계별 설명을 제공하여 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
05:00:00 - 06:00:00 이 비디오는 Random Forest, KNN(K-Nearest Neighbor) 및 Naive Bayes를 포함한 다양한 기계 학습 알고리즘에 대한 개요를 제공합니다. 이 동영상은 은행에서 Random Forest 알고리즘을 사용하여 대출 신청자가 채무 불이행 여부를 결정하는 방법, KNN 알고리즘을 사용하여 고객의 티셔츠 사이즈를 예측하는 방법 및 Naive Bayes가 어떻게 사용되는지 설명합니다. 알고리즘은 이메일 필터링 및 스팸 감지에 사용할 수 있습니다. 비디오는 또한 Bayes 정리와 데이터 세트를 사용하여 실제 시나리오에서 구현하는 방법을 설명합니다. 또한 강사는 Python 및 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 이러한 알고리즘을 구현하는 방법에 대한 실용적인 예제와 데모를 제공합니다.
06:00:00 - 07:00:00 "머신 러닝 전체 과정" 자습서의 이 섹션에서는 지원 벡터 머신, 클러스터링 방법(K-평균, 퍼지 C-평균 및 계층적 클러스터링 포함), 시장 바구니 분석, 연관 규칙 마이닝 및 강화 학습. A-priori 알고리즘은 빈번한 항목 집합 마이닝 및 연관 규칙 생성에 대해 자세히 설명하고 소매점의 온라인 거래 데이터를 사용하여 예제를 제공합니다. 이 비디오는 또한 가치 및 행동 가치의 개념, Markov 결정 프로세스, 강화 학습의 탐색 대 활용에 대해 자세히 설명합니다. 자동차 공장의 자율 로봇과 관련된 문제 시나리오는 실제 강화 학습의 예시로 사용됩니다.
07:00:00 - 07:50:00 기계 학습에 대한 이 비디오 자습서는 Bellman 방정식, Q-러닝, 성공적인 기계 학습 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술, 급여 추세 및 직업 설명, 책임을 포함한 다양한 주제를 다룹니다. 기계 학습 엔지니어의. 이 자습서에서는 프로그래밍 언어, 선형 대수학 및 통계와 같은 기술 능력뿐만 아니라 비즈니스 통찰력, 효과적인 의사 소통 및 산업 지식과 같은 비기술적 기술의 중요성을 강조합니다. 발표자는 또한 Tensorflow.js, DensePose 및 BERT와 같이 탐색할 수 있는 다양한 오픈 소스 기계 학습 프로젝트에 대해 논의합니다. 전반적으로 이 자습서는 다양한 분야의 기계 학습 및 응용 프로그램에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
비디오 과정의 일부에 대한 자세한 타임라인
파트 5
04:00:00 기계 학습에 관한 비디오 과정의 이 섹션에서 강사는 예측 분석의 예와 과일, 자동차, 집 등과 같은 다양한 항목을 분류하는 데 적용되는 방법을 제공합니다. 강의에서는 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃 및 Naive Bayes를 포함한 여러 분류 기술을 다룹니다. 의사 결정 트리는 의사 결정에 대한 가능한 솔루션의 그래픽 표현을 사용하는 반면, 랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리를 만들고 병합하여 정확도를 높입니다. K-Nearest Neighbor는 Bayes 정리에 기반한 분류 기법이며 Naive Bayes는 문서 분류에 사용되는 구현하기 쉬운 알고리즘입니다.
04:05:00 이 섹션에서는 동영상에서 KNN(K-Nearest Neighbor) 및 결정 트리와 같은 다양한 기계 학습 알고리즘에 대해 설명합니다. KNN은 가장 가까운 이웃의 유사성 측정을 기반으로 객체를 범주에 할당하는 분류 알고리즘입니다. 시각적 패턴 인식 및 소매 거래 분석을 포함한 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 반면에 의사 결정 트리는 특정 조건을 기반으로 한 의사 결정에 대한 모든 가능한 솔루션을 그래픽으로 표현한 것입니다. 사용자가 분류자가 특정 결정을 내린 이유를 이해할 수 있게 해주는 해석 가능한 모델입니다. 비디오는 신용 카드 회사에 전화를 걸 때 결정 트리를 사용하는 실제 시나리오로 끝납니다.
04:10:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 기계 학습의 결정 트리에 대해 설명합니다. 그는 채용 제안 수락 여부를 결정하고 급여, 출퇴근 시간, 회사에서 무료 커피를 제공하는지 여부와 같은 다양한 조건을 기반으로 결정 트리를 만드는 예를 사용합니다. 그런 다음 의사 결정 트리를 구축하는 과정과 CART(분류 및 회귀 트리 알고리즘)라고 하는 알고리즘에 대해 설명합니다. 또한 루트 노드, 리프 노드 및 분할을 비롯한 의사 결정 트리 용어도 다룹니다. 마지막으로 그는 데이터 세트에 의해 트리에 대한 질문이 어떻게 결정되고 Gini 불순도 메트릭을 사용하여 불확실성을 정량화하는 방법을 설명합니다.
04:15:00 이 섹션에서는 의사 결정 트리를 소개하고 분기 또는 하위 트리를 분할하고 가지치기하는 개념과 의사 결정 트리의 부모 및 자식 노드를 설명합니다. 영상은 또한 의사 결정 트리를 설계하고 속성을 기준으로 데이터를 분할한 후 엔트로피 감소로 측정되는 최고 정보 이득을 계산하여 최상의 속성을 결정하는 과정을 안내합니다. 비디오는 분석 중인 데이터의 불순도 또는 무작위성을 측정하는 엔트로피의 개념을 설명합니다.
04:20:00 비디오의 이 섹션에서는 결정 트리의 엔트로피 및 정보 이득의 개념을 설명합니다. 엔트로피의 수학적 공식을 소개하고 예와 아니오의 확률이 같을 때 엔트로피의 값이 최대이고 예 또는 아니오의 확률이 1일 때 엔트로피의 값이 0임을 나타냅니다. 또한 정보 획득은 엔트로피 감소를 측정하고 결정 트리에서 결정 노드로 선택할 속성을 선택하는 데 도움이 된다고 설명합니다. 의사 결정 트리의 루트 노드를 선택하기 위해 데이터 세트의 다양한 속성에 대한 엔트로피 및 정보 이득을 계산하기 위한 단계별 예제가 제공됩니다.
04:25:00 기계 학습 과정의 이 섹션에서는 의사 결정 트리에서 정보 획득을 계산하는 프로세스에 대해 배웁니다. 사용된 공식은 총 샘플 공간의 엔트로피에서 각 기능의 가중 평균 X 엔트로피를 뺀 것입니다. 정보 이득은 Outlook 매개변수에 대해 먼저 계산된 다음 Wendy 매개변수에 대해 계산됩니다. 각 기능의 엔트로피는 주어진 매개변수에 대해 예 및 아니오의 확률을 계산하여 결정됩니다. Wendy에서 가져온 정보는 Wendy가 참과 거짓일 때 가져온 정보의 합계입니다. 마지막 단계는 총 엔트로피에서 Wendy에서 가져온 정보를 뺀 값인 Wendy에서 얻은 정보를 계산하는 것입니다.
04:30:00 이 섹션에서 비디오는 정보 획득 및 의사 결정 트리 가지치기의 개념을 다룹니다. 결정 트리의 루트 노드로 선택할 속성을 결정하기 위해 정보 이득이 계산됩니다. 이 비디오는 CART 알고리즘과 Python을 사용하여 의사 결정 트리를 구성하는 방법을 보여주고 의사 결정 트리가 다른 기계 학습 알고리즘보다 선호될 수 있는 경우에 대해서도 설명합니다. 이 섹션은 Jupyter Notebook에 대한 소개와 의사 결정 트리 분류기에 대한 샘플 데이터 세트로 마무리됩니다.
04:35:00 이 섹션에서는 비디오 자습서에서 기계 학습에서 의사 결정 트리를 구축하는 데 사용되는 다양한 기능과 클래스를 살펴봅니다. 교육 데이터 세트는 예제와 레이블로 정의되며 헤더 열은 인쇄용으로 추가됩니다. 그런 다음 자습서에서는 데이터 세트 내에서 고유한 값을 찾고 다양한 레이블 유형을 계산하는 방법과 값이 숫자인지 여부를 테스트하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 자습서는 열과 해당 값을 기반으로 데이터 세트를 분할하는 데 사용되는 질문 클래스를 정의하고 Gini 불순도 및 정보 이득을 계산하는 함수도 제공됩니다. 마지막으로 앞서 정의한 함수와 클래스를 이용하여 의사결정트리를 구축하는 함수를 정의한다.
04:40:00 이 섹션에서 비디오는 의사 결정 트리 알고리즘에 대한 단계별 설명과 분류 문제에 사용할 수 있는 방법을 제공합니다. 자습서에는 코딩 예제가 포함되어 있으며 정보 획득, 리프 노드, 질문 노드 및 재귀 분기 구축의 개념에 대해 설명합니다. 비디오의 마지막 부분에서는 데이터로부터 모델을 학습하고 신용 카드 회사를 위한 신용 위험 감지의 간단한 사용 사례로 의사 결정을 안내하는 솔루션으로 Random Forest를 소개합니다. 2012년 미국의 무단 거래로 인한 추정 손실액이 61억 달러인 점을 감안할 때, 과도한 금전적 피해가 발생하기 전에 사기 거래를 식별하는 것이 목표입니다.
04:45:00 이 섹션에서 연사는 대출 신청 승인 여부를 예측할 때 예측 변수를 사용하는 방법과 랜덤 포레스트가 손실을 최소화하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 논의합니다. 연사는 소득과 연령이라는 두 가지 예측 변수를 사용하여 신청자가 대출금을 상환할 가능성을 예측하는 두 가지 결정 트리를 구현하는 시나리오를 시연합니다. 신청자의 소득이 $35,000 이상이거나 좋은 신용 기록이 있는 경우 대출 신청이 승인될 가능성이 높습니다. 신청자가 젊고 학생이거나 은행 잔고가 5 lakhs 미만이거나 높은 부채가 있는 경우 대출 신청이 거부될 수 있습니다.
04:50:00 이 섹션에서는 비디오에서 서로 다른 의사 결정 트리의 결과를 컴파일하여 의사 결정을 위해 랜덤 포레스트가 작동하는 방식에 대해 설명합니다. 랜덤 포레스트는 데이터 세트의 일부와 무작위로 선택된 특정 수의 기능을 사용하여 구축된 의사 결정 트리 모음입니다. 이 알고리즘은 다목적이며 회귀 및 분류 작업을 모두 수행할 수 있습니다. 이 비디오는 랜덤 포레스트가 영화를 보는 것에 대한 친구의 의견을 묻는 것과 비교하여 어떻게 작동하는지에 대한 예를 제공합니다. 친구는 임의의 숲이 최종 결정을 내리기 위해 다른 결정 트리의 결과를 수집하는 방법과 유사하게 결정으로 이어지는 질문을 할 것입니다.
04:55:00 이 섹션에서 발표자는 결정 트리가 작동하는 방식과 Random Forest를 사용하여 어떻게 컴파일할 수 있는지에 대한 예를 제공합니다. 그는 사람이 영화를 보고 싶은지 여부를 결정하기 위해 결정 트리를 사용하는 방법을 설명합니다. 또한 여러 의사 결정 트리의 결과를 결합하여 최종 결정을 내리는 방법에 대해서도 설명합니다. 연사는 Random Forest가 은행, 의료, 토지 이용, 마케팅 등 다양한 영역에서 널리 사용되고 있다고 설명합니다.
6부
05:00:00 이 섹션에서는 비디오에서 랜덤 포레스트 알고리즘이 사용되는 다양한 산업에 대해 설명합니다. 제공되는 주요 예 중 하나는 은행이 랜덤 포레스트를 사용하여 대출 신청자가 채무불이행인지 아닌지를 결정하고 그에 따라 결정을 내리는 방법입니다. 의료 분야는 알고리즘을 사용하여 병력 및 다양한 예측 변수를 분석하여 특정 질병에 걸린 사람의 가능성을 예측하는 또 다른 영역입니다. 랜덤 포레스트는 특정 지역에서 산업을 시작하기 전에 토지 용도를 알아내는 데에도 사용됩니다. 마케팅에서 알고리즘은 활동, 구매 내역 및 특정 제품이나 광고에 대한 선호도를 추적하여 고객 이탈을 식별하는 데 사용됩니다. 그런 다음 비디오는 데이터 세트의 총 예측 변수 수에서 몇 가지 임의 기능을 선택하는 것부터 시작하여 랜덤 포레스트 알고리즘의 단계별 작동을 설명합니다.
05:05:00 이 섹션에서는 지난 14일의 기상 조건을 고려하여 스포츠 경기가 열릴지 여부를 예측하는 예제를 사용하여 랜덤 포레스트 알고리즘에 대해 설명합니다. 이 알고리즘에는 데이터 세트를 하위 집합으로 분할하고, 특정 수의 기능을 선택하고, 각 노드에 대한 최상의 분할을 계산하고, 노드를 딸 노드로 분할하는 작업이 포함됩니다. 의사결정 트리의 리프 노드에 도달할 때까지 이를 반복한 다음 의사결정 트리에 대해 여러 번 프로세스를 반복합니다. 마지막으로, 모든 다른 결정 트리의 결과는 다수결을 사용하여 컴파일되어 최종 예측이 됩니다.
05:10:00 이 섹션에서는 각 하위 집합이 서로 다른 변수를 고려하는 Random Forest의 의사 결정 트리 하위 집합의 중요성에 대해 설명합니다. 결정 트리는 또한 하나의 트리에만 의존하는 대신 여러 트리의 분산을 평균화하여 정확한 결과를 보장합니다. 랜덤 포레스트는 분류 및 회귀 문제 모두에 대해 잘 작동하고 확장 가능하며 최소한의 입력 준비가 필요하므로 다목적입니다. 또한 각 의사 결정 트리 구현에 대해 임의의 기능을 선택하는 암시적 기능 선택을 수행하여 모두 서로 다르게 만듭니다.
05:15:00 이 섹션에서는 비디오에서 두 가지 중요한 기계 학습 알고리즘인 Random Forest와 K-Nearest Neighbor(KNN)를 다룹니다. Random Forest는 동시에 실행되는 여러 의사 결정 트리를 구현하여 대량의 데이터를 처리할 수 있는 의사 결정 모델입니다. 불균형 데이터 세트의 오류 균형을 조정하는 방법이 있어 모델이 특정 클래스에 편향되지 않도록 합니다. 반면에 KNN은 사용 가능한 모든 사례를 저장하고 유사성 측정을 기반으로 새로운 데이터를 분류할 수 있는 간단한 알고리즘입니다. 비디오는 검색 애플리케이션에서 KNN이 어떻게 사용되는지 설명하고 추천 시스템 및 개념 검색과 같은 Random Forest 및 KNN 모두에 대한 산업 애플리케이션의 예를 제공합니다.
05:20:00 이 섹션에서는 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 대해 설명합니다. 알고리즘은 해당 클래스를 예측하기 위해 새 점에 가장 가까운 'k' 이웃을 선택하는 원칙에 따라 작동합니다. 새 점과 기존 점 사이의 거리는 유클리드 및 맨해튼 거리와 같은 거리 측정을 사용하여 계산됩니다. 'k'의 최적 값은 데이터 세트에 따라 다르며 교차 검증 기술을 사용하여 다른 값을 시도하여 찾을 수 있습니다. 키와 몸무게를 기반으로 고객의 티셔츠 사이즈를 예측하기 위해 KNN 알고리즘을 사용하는 실용적인 예도 시연됩니다.
05:25:00 이 섹션에서는 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘의 개념과 Python을 사용하여 구현하는 방법을 설명하는 동영상입니다. KNN 알고리즘은 훈련 데이터와 구별하는 함수 없이 훈련 데이터를 기억하기 때문에 게으른 학습자입니다. 프로세스에는 데이터 처리, 두 데이터 인스턴스 간의 거리 계산, 거리가 가장 짧은 k-이웃 선택, 데이터 세트에서 응답 생성이 포함됩니다. 구현 단계에는 CSV 데이터 파일 로드, 데이터를 교육 및 테스트 데이터 세트로 분할, 유클리드 거리 측정을 사용하여 두 인스턴스 간의 유사성 계산이 포함됩니다. 그런 다음 비디오는 Jupyter Notebook 및 Python을 사용하여 알고리즘을 구현하는 방법을 보여줍니다.
05:30:00 이 섹션에서는 동영상에서 Python의 KNN(최근접 이웃) 알고리즘 구현을 다룹니다. 강사는 두 데이터 포인트 사이의 유클리드 거리를 계산하는 방법과 이웃 가져오기 기능을 사용하는 동안 K개의 가장 가까운 이웃을 찾는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 응답 받기 기능을 다룹니다. 이 기능은 각 이웃이 클래스 속성에 투표하고 다수결을 예측으로 결정합니다. 모델의 정확도를 평가하기 위해 get 정확도 기능도 설명합니다. 마지막으로 모든 기능을 하나의 주요 기능으로 컴파일하여 정확도 90.29%의 Iris 데이터 세트를 사용하여 KNN 알고리즘을 구현합니다.
05:35:00 이 섹션에서는 예측 변수 간의 독립성을 가정하는 베이즈 정리를 기반으로 하는 분류 기법인 나이브 베이즈 알고리즘에 대해 설명하는 동영상입니다. Naive Bayes는 클래스의 특정 기능의 존재가 다른 기능의 존재와 관련이 없으며 이러한 모든 속성이 이벤트의 확률에 독립적으로 기여한다고 가정합니다. 베이즈 정리는 사건과 관련된 조건에 대한 사전 지식을 바탕으로 사건의 확률을 설명하고 조건부 확률을 파악하는 데 도움을 줍니다. 비디오는 Bayes 정리를 설명하기 위해 카드 한 벌을 사용하는 예를 제공하며 사건 A와 B에 대한 확률 분포의 경우 좋은 해석이 있는 정리의 증명을 보여줍니다.
05:40:00 이 섹션에서는 비디오에서 베이즈 정리를 소개하고 데이터 세트를 사용하여 실제 시나리오에서 구현하는 방법을 소개합니다. 우도표와 빈도표는 데이터셋의 속성별로 생성할 수 있으며 베이즈 정리를 이용하여 사전 확률과 사후 확률을 계산하는 데 사용할 수 있습니다. Bayes Theorem을 사용하여 기상 조건에 따라 플레이 여부를 결정하는 예가 제공됩니다. 비디오는 특히 뉴스 분류 또는 텍스트 분류에서 베이즈 정리의 산업적 사용 사례에 대해 자세히 설명합니다.
05:45:00 이 섹션에서는 이메일 필터링 및 스팸 감지에 사용되는 널리 사용되는 통계 기법인 Naive Bayes 분류기에 대해 설명합니다. 이 알고리즘은 단어 모음 기능을 사용하여 스팸 이메일을 식별하고 스팸 및 비스팸 이메일의 토큰 사용을 연관시켜 작동합니다. 베이즈 정리는 이메일이 스팸인지 아닌지를 계산하는 데 사용됩니다. 이 비디오는 또한 의사 결정을 설명하기 위해 사용 가능한 모든 정보를 사용할 수 있는 능력으로 인해 의료 응용 분야에서 Naive Bayes 분류자의 효율성과 다음에 대한 각 클래스 레이블의 우도를 계산하는 데 사용되는 사후 확률로 인해 날씨 예측에서 Naive Bayes Classifier의 효율성에 대해 간략하게 다룹니다. 입력 데이터.
05:50:00 이 섹션에서는 scikit-learn Python 라이브러리를 사용하여 바이어스 및 모델, 특히 가우스, 다항 및 이항과 같은 사용 가능한 모델 유형을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 이 비디오는 또한 알고리즘을 사용하여 의료 데이터를 속성으로 사용하여 환자의 당뇨병 발병을 예측하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 이 프로세스는 데이터 처리, 데이터 요약, 예측 및 정확도 평가의 네 단계로 나뉩니다. 비디오는 CSV 데이터를 로드하고 요소를 플로팅으로 변환하는 동시에 데이터를 교육 및 평가 세트로 분할하는 기능을 제공합니다.
05:55:00 튜토리얼의 이 섹션에서 강사는 기계 학습에서 해군 기지 알고리즘을 사용하여 모델을 만드는 과정을 설명합니다. 훈련 데이터를 요약하고 각 속성에 대한 평균과 표준 편차를 계산하는 과정을 설명합니다. 그런 다음 훈련 데이터와 가우시안 확률 밀도 함수에서 준비된 요약을 사용하여 예측하는 방법을 시연합니다. 마지막으로 테스트 데이터의 각 데이터 인스턴스에 대해 예측하고 정확도 비율을 계산하여 모델의 정확도를 추정하는 방법을 보여줍니다.
7부
06:00:00 이 섹션에서 강사는 처음부터 Python을 사용하여 Naive Bayes 분류자를 구현하는 프로세스를 요약합니다. 그러나 scikit-learn 라이브러리에는 이미 Naive Bayes에 대한 사전 정의된 함수가 포함되어 있으므로 강사는 유명한 붓꽃 데이터 세트를 예로 들어 sklearn 라이브러리의 Gaussian NB 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 먼저 메트릭 및 sklearn과 같은 필요한 라이브러리를 가져온 다음 데이터를 로드하고 모델을 적합합니다. 그런 다음 강사는 혼란 행렬 및 분류 보고서를 계산하여 예측하고 모델을 요약하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 서포트 벡터 머신에 대한 주제가 소개되고 강사가 SVM의 작동 방식과 다양한 기능 및 실생활에서의 사용에 대해 설명합니다.
06:05:00 이 섹션에서는 분류 목적으로 사용되는 지도 학습 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)에 대해 알아봅니다. 서로 다른 데이터 클래스 간의 결정 경계로 초평면을 사용하고 데이터를 세그먼트로 나누기 위해 여러 분리 초평면을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. SVM은 분류 및 회귀 문제 모두에 사용할 수 있으며 SVM 커널 기능을 활용하여 비선형 데이터를 분류합니다. SVM의 기본 원리는 두 종류의 데이터를 가장 잘 구분하는 초평면을 그리는 것이며, 최적의 초평면은 서포트 벡터로부터 최대 마진을 가진 최대 거리를 가집니다. SVM은 초평면과 지지 벡터 사이의 거리가 최대가 되도록 초평면을 사용하여 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
06:10:00 비디오 자습서의 이 섹션에서 강사는 커널 함수를 사용하여 선형 데이터 세트로 변환하여 직선으로 분리할 수 없는 데이터 세트를 처리하는 방법을 설명합니다. 제시된 한 가지 간단한 요령은 두 변수 X와 Y를 Z라는 새 변수를 포함하는 새로운 기능 공간으로 변환하여 두 데이터 클래스 사이의 구분 마진이 더 분명한 3차원 공간에서 데이터를 시각화하는 것입니다. 이 튜토리얼은 또한 SVM 분류기가 작은 데이터 세트에 대해서도 정확하게 수행되는 암 분류에 사용되는 분류기로 SVM의 실제 사용 사례를 제시합니다. 그런 다음 튜토리얼에서는 비지도 학습과 통계적 속성을 기반으로 입력 데이터를 클러스터링하는 데 사용되는 방법에 대해 설명합니다. 클러스터링은 데이터 세트를 유사한 데이터 포인트로 구성된 그룹으로 나누는 프로세스입니다.
06:15:00 이 섹션에서는 비지도 학습 알고리즘 중 하나인 클러스터링의 개념에 대해 설명합니다. 클러스터링은 레이블이 지정되지 않은 데이터 요소 집합의 고유 그룹 또는 분할을 식별하는 데 사용됩니다. 클러스터링에는 배타적 클러스터링, 중첩 클러스터링 및 계층적 클러스터링의 세 가지 유형이 있습니다. K-means 클러스터링은 전용 클러스터링 방법으로 유사한 데이터 포인트를 미리 정의된 클러스터 수로 그룹화합니다. 알고리즘은 클러스터 수를 정의하고 중심을 찾는 것으로 시작한 다음 중심에서 각 포인트의 유클리드 거리를 계산하고 포인트를 가장 가까운 클러스터에 할당합니다. 이러한 단계는 새 군집의 중심이 이전 군집과 매우 가까워질 때까지 반복됩니다. 클러스터링은 마케팅, 석유 및 가스 탐사, 영화 추천 시스템과 같은 다양한 산업에서 사용됩니다.
06:20:00 비디오의 이 섹션에서는 K-Means 클러스터링에서 클러스터 수를 결정하는 엘보 방법에 대해 설명합니다. SSE(Sum Squared Error)가 계산되고 클러스터 수에 대해 플로팅되어 최적의 클러스터 수를 나타내는 엘보 포인트를 식별합니다. K-Means 군집화의 장단점에 대해 설명하고 있으며, 이 방법은 간단하고 이해하기 쉬우나 정확한 군집 수를 알 수 없는 경우 사용하기 어렵고 잡음이 있는 데이터 및 이상값을 처리할 수 없다는 점에 유의하십시오. 감독과 배우의 Facebook 좋아요를 기반으로 클러스터링된 5,043편의 영화 데이터 세트를 사용하여 K-Means 클러스터링 데모가 표시됩니다.
06:25:00 이 섹션에서 비디오는 세 가지 유형의 클러스터링 방법을 다룹니다. k-평균 클러스터링, 퍼지 c-평균 클러스터링 및 계층적 클러스터링. k-평균 방법은 데이터를 특정 수의 군집에 맞추는 것과 관련되며, 퍼지 c-평균 방법은 각 군집의 개체에 0에서 1까지의 소속 정도를 할당합니다. 계층적 클러스터링은 클러스터를 상향식 또는 하향식으로 결합하여 알고리즘이 특정 클러스터 수를 미리 가정하지 않고 의미 있는 분류를 구축할 수 있도록 합니다. 그러나 일부 단점에는 초기 할당에 대한 민감성, 클러스터 수 또는 멤버십 컷오프 값을 정의해야 할 필요성, 비결정적 알고리즘이 포함되어 있어 특정 출력을 얻기가 어렵습니다.
06:30:00 비디오의 이 섹션에서는 장바구니 분석의 개념에 대해 설명합니다. 장바구니 분석은 대형 소매업체에서 거래에서 자주 발생하는 항목 조합을 사용하여 이러한 항목 간의 관계를 식별하여 항목 간의 연관성을 발견하는 데 사용하는 기술입니다. 이를 통해 소매업체는 고객이 구매할 가능성이 있는 제품을 예측하고 제안 또는 특정 고객을 타겟팅할 수 있습니다. 구매 패턴에 따른 할인. 연관 규칙 마이닝에 사용되는 두 가지 알고리즘, 즉 연관 규칙 마이닝 기술과 A-Priori 알고리즘에 대해 설명합니다. 마지막으로 연관 규칙 마이닝에서 지원, 신뢰도 및 리프트 측정의 사용을 예제를 통해 설명하고 빈발 항목 집합의 개념을 소개합니다.
06:35:00 전체 기계 학습 과정의 이 섹션에서 강사는 빈번한 항목 집합 마이닝 및 연관 규칙 생성에 사용되는 선험적 알고리즘을 설명합니다. A-선험적 알고리즘에는 지원 값이 있는 항목 집합 테이블 생성, 지정된 임계값 미만의 지원 값이 있는 항목 집합을 제거하기 위한 가지치기 수행, 더 이상 찾을 수 없을 때까지 크기가 증가하는 빈발 항목 집합 생성이 포함됩니다. 마지막 단계는 장바구니 분석에 사용할 수 있는 최소 신뢰도 값을 가진 빈번한 항목 집합에서 연관 규칙을 생성하는 것입니다. 소매점의 온라인 거래 데이터를 사용하는 예가 제공됩니다.
06:40:00 이 섹션에서 강사는 데이터 정리, 항목 통합 및 최소 7%의 지원으로 빈번한 항목 세트 생성 프로세스에 대해 자세히 설명합니다. 그런 다음 해당 지원, 신뢰도 및 리프트로 규칙을 만들고 큰 리프트 6 및 높은 신뢰도 0.8에 대한 표준 pandas 코드를 사용하여 필터링합니다. 이 섹션에서는 에이전트가 특정 작업 수행을 통해 학습하고, 보상 또는 처벌을 관찰하고, 특정 상황에서 보상을 최대화하기 위해 적절한 조치를 취하는 환경에 배치되는 연관 규칙 마이닝 및 강화 학습에 대해서도 다룹니다. 걷는 법을 배우는 아기는 강화 학습의 비유로 사용됩니다.
06:45:00 이 섹션에서는 에이전트와 환경을 포함하는 강화 학습의 개념과 프로세스를 설명하는 비디오입니다. 에이전트는 환경에서 행동을 취하는 강화 학습 알고리즘이며, 환경은 에이전트에게 현재 상태를 제공하고 특정 단계를 클리어하면 즉각적인 보상으로 보상합니다. 에이전트는 현재 상태를 기반으로 다음 작업을 찾기 위한 전략인 정책을 사용합니다. 가치는 할인된 장기적 기대수익률인 반면, 행동가치는 처음에는 조금 헷갈릴 수 있지만 영상은 나중에 설명할 것을 약속합니다. 이러한 개념을 이해하는 것은 강화 학습을 연구하는 데 중요합니다.
06:50:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 강화 학습에서 가치 및 행동 가치의 개념을 설명합니다. 가치는 할인된 장기 수익이며 행동 가치는 현재 행동인 추가 매개변수를 취합니다. 강화 학습의 주요 목표는 보상을 최대화하는 것이며 에이전트는 보상을 최대화하는 최선의 조치를 취하도록 훈련되어야 합니다. 보상의 할인은 감마라는 값을 기반으로 작동하며 할인 값이 클수록 에이전트가 위험을 탐색하고 감수할 가능성이 낮아집니다. 또한 강사는 탐색 및 활용의 개념과 강화 학습에서 솔루션을 매핑하는 수학적 접근 방식인 Markov 결정 프로세스에 대해 설명합니다. 주요 목표는 최적의 정책을 선택하여 보상을 극대화하는 것입니다.
06:55:00 이 섹션에서 강사는 로봇이 환경에서 학습하는 데 필요한 Markov 결정 프로세스 및 강화 학습에 대해 설명합니다. 그는 노드 A, B, C 및 D를 통해 이동하여 가능한 최소 비용으로 지점 A와 D 사이의 최단 경로를 찾는 것이 목표인 문제 시나리오를 설명합니다. 그는 상태 집합이 노드로 표시된다고 설명합니다. , 조치는 한 노드에서 다른 노드로 이동하는 반면 정책은 대상에 도달하는 데 사용되는 경로입니다. 보상은 각 에지의 비용이며 기계는 최대 보상을 얻기 위해 가장 좋은 경로를 계산합니다. 강사는 착취가 아닌 최적의 정책을 찾기 위해 다양한 노트를 탐색하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이 섹션에서는 강화 학습의 구성 요소에 대한 논의와 자동차 공장의 자율 로봇과 관련된 문제 시나리오도 다루고 있습니다.
파트 8
07:00:00 이 섹션에서는 시뮬레이션 환경에서 로봇에 대한 보상 테이블을 만드는 맥락에서 상태, 작업 및 보상의 개념에 대해 설명합니다. 로봇이 취할 수 있는 일련의 행동은 현재 상태에 따라 결정되며 특정 상태에서 위치에 직접 도달할 수 있는 경우 보상이 제공됩니다. 특정 위치의 우선 순위는 더 높은 보상과 연결하여 보상 테이블에 반영됩니다. Bellman 방정식은 가능한 모든 행동을 고려하여 얻을 수 있는 최대 보상을 기반으로 특정 상태에 있는 가치를 최적화하는 것을 목표로 로봇이 진행할 방향을 기억할 수 있도록 하는 방법으로 도입되었습니다. 방정식은 로봇이 노란색 방에서 녹색 방으로 이동할 때 보상을 받도록 제한됩니다.
07:05:00 이 섹션에서는 벨만 방정식과 강화 학습 및 Q 학습에서 그 중요성에 대해 알아봅니다. Bellman 방정식은 특정 상태에 있는 값을 제공하고 다른 상태에 있는 최대 값을 계산합니다. 할인 계수 감마는 로봇이 목적지에서 얼마나 떨어져 있는지 알려줍니다. Bellman 방정식은 결과가 부분적으로 무작위이고 Markov 결정 프로세스를 사용하는 의사 결정자의 통제하에 있는 상황에서 어느 정도의 무작위성을 통합하도록 조정되었습니다. 다음 상태나 공간이 확실하지 않기 때문에 로봇이 취할 수 있는 모든 가능한 회전이 방정식에 통합됩니다.
07:10:00 YouTube 비디오의 이 섹션에서는 로봇의 전문성을 정량화하기 위해 각 차례와 확률을 연관시키는 개념에 대해 설명합니다. 로봇이 각각 80%와 20%의 확률로 위쪽 또는 아래쪽 회전을 하는 예가 환경의 확률성을 고려하면서 특정 상태로 이동하는 값을 계산하는 방정식과 함께 제공됩니다. 행동의 질을 평가하는 데 도움이 되도록 로봇이 취하는 각 행동에 대한 보상을 연결하는 리빙 페널티의 아이디어가 도입되었습니다. 그런 다음 Q-러닝 프로세스는 이동되는 상태의 가능한 값을 결정하기보다는 상태로 이동하기 위해 취한 조치의 품질을 평가하는 방법으로 논의됩니다. 로봇이 취할 수 있는 가능한 행동의 누적 품질을 계산하는 방정식이 세분화되고 가치 함수를 품질 함수로 대체하기 위해 새로운 방정식이 도입됩니다.
07:15:00 이 섹션에서는 특정 상태에서 작업의 가치를 학습하는 강화 학습의 한 형태인 Q-러닝의 개념에 대해 설명합니다. Q-러닝은 단일 함수 Q를 사용하여 계산을 용이하게 하고 시간적 차이를 사용하여 시간 경과에 따른 환경 변화를 포착합니다. 로봇은 창고 위치를 다른 상태로 매핑하고 다음 상태로 전환하기 위한 동작을 정의하여 최상의 경로를 얻는 방법을 배웁니다. 보상 테이블은 또한 한 상태에서 다른 상태로 이동하는 것에 대한 보상을 할당하도록 정의됩니다. 상태에서 다시 원래 위치로의 역 매핑도 알고리즘의 명확성을 위해 언급됩니다.
07:20:00 이 섹션에서는 Python 코드를 사용하여 창고에서 최적의 경로를 찾는 로봇을 예로 들어 Q-러닝 프로세스를 설명합니다. Q 값은 0으로 초기화되고 보상 매트릭스는 새 것으로 복사됩니다. Bellman 방정식은 Q 값을 업데이트하는 데 사용되며 최적 경로는 시작 위치로 초기화됩니다. 최종 위치에 도달하는 데 필요한 정확한 반복 횟수를 알 수 없으므로 반복 프로세스에 while 루프가 사용됩니다. 튜토리얼은 또한 브라우저에서 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 개발하고 실행하는 데 널리 사용되는 도구가 된 TensorFlow.js와 같은 일부 오픈 소스 기계 학습 프로젝트에 대해 언급합니다.
07:25:00 이 섹션에서 발표자는 탐색할 수 있는 다양한 오픈 소스 기계 학습 프로젝트에 대해 이야기합니다. 첫 번째로 논의된 프로젝트는 Facebook에서 개발한 Detectron2로 Python으로 작성된 최첨단 객체 감지 프레임워크입니다. 그런 다음 야생에서 인간의 포즈 추정을 도울 수 있는 DensePose가 있습니다. 다른 프로젝트 중에는 모든 이미지의 경계를 확장하는 데 사용할 수 있는 이미지 아웃페인팅이 있으며 오디오 처리는 오디오 분류 및 핑거프린팅과 같은 작업에 사용할 수 있습니다. 천문학 데이터 작업을 위한 Google 브레인 팀의 Astronet과 Google AI 언어 처리 도구인 BERT도 있습니다. 논의된 다른 프로젝트에는 TensorFlow를 사용하여 간단한 모델을 구축하고 확장하기 위한 AutoML과 여러 모션 스킨을 모방하기 위해 시뮬레이션된 휴머노이드를 만들기 위한 강화 학습 기반 프레임워크가 포함됩니다.
07:30:00 비디오의 이 섹션에서 연사는 성공적인 기계 학습 엔지니어가 되기 위해 필요한 다양한 기술을 강조합니다. 기술은 Python, C++ 및 Java와 같은 언어로 프로그래밍하는 것부터 선형 대수학, 통계 및 확률 분포를 이해하는 것까지 다양합니다. 발표자는 알고리즘, 특징 추출, 신호 처리 알고리즘 및 신경망 아키텍처에 대한 친숙함의 중요성을 강조합니다. 연사는 또한 기계 학습에서 강력한 수학적 배경의 가치를 강조하고 컴퓨터 과학과 결합된 자연어 처리 기술의 필요성에 대해 논의합니다. 이 섹션에서 설명하는 기술은 마스터하기 위해 많은 연습과 집중이 필요합니다.
07:35:00 이 섹션에서는 성공적인 기계 학습 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술에 대해 설명합니다. 기술적인 능력도 중요하지만 비즈니스 성장과 새로운 기회에 대한 문제와 잠재적인 도전을 식별하는 능력도 반드시 갖추어야 할 능력입니다. 기술적 발견을 비기술적 팀원에게 전달하려면 효과적인 커뮤니케이션이 필수적입니다. 아이디어를 신속하게 반복하고 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 신속한 프로토타이핑과 신기술 업데이트가 필요합니다. 물리학, 강화 학습 및 컴퓨터 비전과 같은 추가 기술은 시장에서 성공할 수 있는 경쟁 우위를 제공합니다.
07:40:00 이 섹션에서는 비디오에서 기계 학습 엔지니어의 급여 추세 및 직무 설명에 대해 설명합니다. 미국 기계 학습 엔지니어의 평균 급여는 $111,490인 반면 인도에서는 약 7,19,646 INR로 보수가 좋은 직업입니다. 초급 급여는 연간 $76,000에서 $251,000이며, 보너스와 이익 분배는 프로젝트와 회사에 따라 다릅니다. 프로그래밍 언어, 미적분 및 통계, 신호 처리, 응용 수학, 신경망 및 언어 처리는 기계 학습 엔지니어에게 필요한 중요한 기술입니다. 또한 데이터 과학 프로토타입을 연구 및 변환하고, 기계 학습 시스템을 설계하고, 알고리즘을 연구 및 구현하고, 새로운 애플리케이션을 개발하고, 적절한 데이터 세트 및 데이터 표현 방법을 선택하고, 테스트 및 실험을 실행하고, 통계 분석 및 미세 조정을 수행합니다.
07:45:00 이 섹션에서는 주로 교육 및 재교육 시스템, 기존 기계 학습 라이브러리 확장 및 현장 개발에 대한 최신 정보 유지와 관련된 기계 학습 엔지니어의 주요 책임에 대해 설명합니다. 그런 다음 비디오는 명확한 경력 목표, 프로그래밍 언어, 미적분, 선형 대수 및 통계와 같은 기술 능력뿐만 아니라 산업 지식과 같은 비기술적 능력을 포함해야 하는 기계 학습 엔지니어의 이력서 요소에 대해 논의합니다. 그리고 문제 해결 능력. 또한 영상은 기계 학습 분야에서 자연어 처리 및 오디오 분석에 대한 지식의 중요성을 강조합니다. 마지막으로, 가장 성공적인 기계 학습 프로젝트는 기계 학습 엔지니어에게 산업 지식의 중요성을 나타내는 실제 문제를 해결한다는 점을 강조합니다.
07:50:00 이 섹션에서는 연사가 기계 학습 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술에 대해 논의합니다. 이러한 기술에는 기술 지식뿐만 아니라 비즈니스 통찰력과 효과적인 커뮤니케이션 능력이 포함됩니다. 엔지니어는 프로토타입을 신속하게 제작하고 현장에서 예정된 변경 사항을 최신 상태로 유지할 수 있어야 합니다. 컴퓨터 과학, 경제학, 통계 또는 수학 분야의 학사 또는 석사 학위는 컴퓨터 과학, 통계 또는 데이터 분석 분야의 전문적인 경험과 함께 도움이 될 수 있습니다. AI와 신경망 작업을 포함하는 특정 프로젝트도 기계 학습 엔지니어로 일자리를 얻는 데 중요합니다. 발표자는 Amazon 및 Facebook에서 신생 기업에 이르기까지 많은 회사에서 이 직책을 위해 채용하고 있다고 말합니다.
이 비디오는 신경망이 함수를 활성화 함수로 사용하여 거의 모든 것을 학습하는 방법에 대해 설명합니다. 네트워크는 데이터 세트가 처음 의도한 것보다 더 복잡하더라도 원하는 기능을 학습할 때까지 점진적으로 뉴런을 추가합니다. 이것은 신경망을 데이터 학습을 위한 강력한 도구로 만듭니다.
00:00:00 이 비디오에서는 복잡한 프랙탈인 Mandelbrot 집합의 모양을 학습하는 인공 신경망을 보여줍니다. 네트워크는 선형 함수가 아니더라도 데이터를 설명하는 함수를 근사화할 수 있습니다.
00:05:00 이 동영상은 함수를 활성화 함수로 사용하고 점진적으로 뉴런을 추가하여 신경망이 거의 모든 것을 학습할 수 있는 방법을 설명합니다. 네트워크는 데이터 세트가 처음 의도한 것보다 더 복잡하더라도 결국 원하는 기능을 학습합니다.
00:10:00 이 비디오는 신경망이 데이터를 새롭고 유용한 정보로 변환하는 능력 덕분에 거의 모든 것을 학습하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 설명합니다.
Stephen Wolfram은 ChatGPT와 Wolfram Alpha 간의 API, 자연어 이해 및 생성, 계산 비환원성, 언어의 의미론적 문법, 자연어 프로그래밍, AI와 인간의 공존, 정의 공리의 한계 등 다양한 주제에 대해 논의합니다. 복잡한 시스템. 그는 또한 유추적 추론 및 지식 작업과 같은 영역에서 AI의 기능과 AI가 인간의 우선순위와 동기를 선택하는 문제에 대해 논의합니다. 계산 비환원성, 특히 그것이 우주에서 가장 낮은 수준에서 어떻게 작동하는지에 대해서도 논의합니다. Wolfram은 우리 주변 세계에 대한 이해를 향상시키기 위해 계산 비환원성을 이해하고 작업해야 할 필요성을 강조합니다.
Stephen Wolfram은 관찰자로서 우리의 계산적 한계가 우주에 대한 우리의 인식에 어떻게 영향을 미쳐 물리 법칙에 대한 이해로 이어지는지 설명합니다. 그는 또한 공간의 이산성을 증명할 수 있는 실험적 증거의 가능성에 대해 논의하고 그들이 개발한 다중 컴퓨팅 패러다임에 대해 이야기하며 이는 다른 분야에 영향을 미칠 수 있습니다. 호스트는 통찰력에 대해 Wolfram에게 감사를 표하고 향후 비디오 시리즈인 "Beyond the Conversations"에 대한 열정을 표현합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 Stephen Wolfram이 Chat GPT와 Wolfram Alpha 사이의 API에 대해 설명합니다. 이를 통해 사용자는 매니페스트에 설명된 다양한 데이터 소스와 인터페이스할 수 있습니다. 그는 원하는 결과를 달성하기 위해 AI와 상호 작용하는 문제뿐만 아니라 플러그인 생성으로 이어진 소프트웨어 엔지니어링의 모험에 대해 설명합니다. Wolfram은 자연어 이해와 생성의 배후에 있는 신경과학이 아직 과학적으로 이해되지 않았다고 지적합니다. 그럼에도 불구하고 팀은 Chat GPT 및 Wolfram Alpha 인터페이스를 언어 인터페이스의 새로운 세계와 성공적으로 연결할 수 있었습니다.
00:05:00 이 섹션에서는 Stephen Wolfram이 Wolfram Alpha에 대한 자연어 이해의 의미와 이를 달성하는 방법을 설명합니다. 본질적으로 자연어는 계산할 수 있도록 정확한 계산 언어로 변환되며, 이것이 Wolfram Alpha가 하는 일입니다. 순수하게 자연어를 이해하기 위해 만들어졌기 때문입니다. Wolfram 언어 코드 생성에서 LLM, 즉 채팅 GPT의 성공은 흥미로운 발전이며, Wolfram은 Wolfram 언어의 균일성과 원칙적인 설계로 인해 이것이 가능하다고 믿습니다. Wolfram은 오픈 소스 Lang Chain 래퍼 사용의 장단점에 대한 의견이 없지만 Wolfram Alpha와 언어의 결합은 사소한 문제가 아니라고 생각합니다.
00:10:00 이 섹션에서 Stephen Wolfram은 아동 및 언어 모델이 언어 학습 및 일반화에 접근하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 자연어를 배우는 아이들과 계산 언어를 배우는 어린 학생들이 종종 논리적으로 보이는 방식으로 지식을 일반화하지만 언어가 실제로 사용되는 방식과 항상 일치하지는 않는다는 점에 주목합니다. Wolfram은 또한 Wolfram 언어와 Wolfram Alpha가 AI 시스템과 인간 간의 협업을 위한 도구 역할을 할 수 있는 방법에 대해 논의하여 인간의 피드백을 기반으로 편집 및 정제할 수 있는 계산적으로 정확한 코드를 생성할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식을 사용하면 대규모 언어 모델의 특성과 깊이를 보다 체계적으로 탐색할 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서 Wolfram은 계산 비환원성의 개념과 복잡한 계산 시스템의 동작을 이해하고 예측하는 능력에 미치는 영향에 대해 설명합니다. 그는 과학에 대한 우리의 전통적인 개념이 시스템의 결과를 예측할 수 있다는 생각에 기반을 두고 있지만 실제로 계산 비환원성은 그러한 시스템의 동작을 예측하는 빠르고 쉬운 방법이 없을 수 있음을 의미한다고 설명합니다. 그러나 그는 신경망과 같은 복잡한 시스템에서도 일정 수준의 예측 가능성을 허용하는 계산 재사용 가능성이 여전히 존재한다고 지적합니다. 전반적으로 그는 계산 비환원성이 계산의 근본적인 측면이며 우리 주변 세계에 대한 이해를 발전시키기 위해 이해하고 작업해야 하는 것임을 강조합니다.
00:20:00 이 섹션에서는 Stephen Wolfram이 Chatbot 모델인 GPT가 지금까지 발견하지 못한 언어의 의미론적 문법이 있음을 보여주는 방법에 대해 설명합니다. 그는 우리가 명사와 동사의 특정 위치를 지시하는 언어의 구문 문법에 대해 이미 알고 있지만 문장이 의미 있는 것으로 간주될 수 있는 방법에 대해서는 여전히 이해해야 할 것이 많다고 설명합니다. Wolfram은 챗봇 모델이 언어의 규칙성인 자체 패턴을 발견한 것과 같은 방식으로 아리스토텔레스가 삼단 논리를 발견했다고 지적합니다. Chatbot 모델의 성공은 우리가 활용할 수 있는 기본 의미론적 문법이 있음을 시사하며, 이는 우리가 더 쉽게 더 높은 수준에서 언어를 표현하고 보다 효율적인 방식으로 신경망을 훈련시킬 수 있게 합니다.
00:25:00 이 섹션에서 Wolfram은 ChatGPT 사용에 대한 흥분과 함수 이름 생성 또는 다양한 문서에 대한 상용구 텍스트 생성과 같은 특정 실제 작업에서 어떻게 가능성을 보여줬는지에 대해 설명합니다. 그는 또한 코드 및 그래픽과의 자연어 상호 작용을 위해 ChatGPT를 사용할 가능성에 대해 추측하지만 ChatGPT가 생성할 수 있는 것과 인간이 정확하게 이해하고 작업할 수 있는 것의 경계는 여전히 탐구해야 한다고 지적합니다. Wolfram은 ChatGPT를 미래의 워크플로 및 인터페이스 패러다임을 형성할 언어 사용자 인터페이스에 대한 광범위한 추세의 일부로 보고 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서는 컴퓨터 과학자 Stephen Wolfram이 2010년부터 작업해 온 도구인 자연어 프로그래밍의 잠재력에 대해 논의합니다. Wolfram은 이 도구가 사람들이 작업하는 방식에 더 잘 맞는 한 입 크기의 덩어리로 복잡한 코드 조각을 작성할 수 있게 하여 매우 유용하다는 것을 알게 되었습니다. 그는 Copilot X 및 GPT와 같은 대화식 사용자 인터페이스를 포함하여 AI가 그 역할을 대신할 개별 코드 라인을 작성하는 사람보다 인간이 전략가에 더 가까워질 것이라고 믿습니다. 10배 개발자라는 아이디어는 과거의 일이 될 수 있으며 AI의 도움을 받고 가속화되는 Thousand X 개발자로 대체될 수 있습니다.
00:35:00 이 섹션에서 Stephen Wolfram은 프로그래머가 계산 언어를 사용하는 것이 업계의 다른 사람들에게 마술처럼 보일 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 그는 다른 프로그래머가 수동으로 실행하는 많은 프로세스를 자동화하는 것의 유용성을 강조합니다. Wolfram은 이러한 프로세스를 자동화하면 프로그래머가 참호를 더 빨리 파고 코드 라이브러리를 쉽게 통과하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다. 또한 그는 기초 물리학 분야에서 자신이 하고 있는 일을 통해 예상하지 못한 기간에 유용한 응용 프로그램을 볼 수 있었고 "행운"을 얻었다고 말합니다. AI 및 AGI 측면에서 그는 우리 세계에서 이미 AIS가 작동하고 있지만 이러한 시스템을 안전하고 책임감 있게 통합할 수 있는 방법에 대한 고려가 필요하다고 믿습니다.
00:40:00 이 섹션에서 Wolfram은 AI와 인간의 공존과 우리가 그들과 상호작용할 수 있는 방법에 대해 논의합니다. 그는 하나의 구성이 깨지기 쉽고 비효율적일 가능성이 있기 때문에 AI와 인간의 상호 작용에는 다른 AI에 대한 일반 원칙이 있어야 한다고 제안합니다. Wolfram은 일반적인 AI 원칙을 개발하는 다음 단계는 AI와의 상호 작용을 원하는 개인의 이해를 돕기 위해 법률 용어로 작성된 법적 코드를 사용하여 계산 언어 코드를 생성할 수 있는 계산 언어 접근 방식으로 이를 표현하는 것이라고 강조합니다. Wolfram은 항상 새로운 패치가 필요한 새로운 예기치 않은 상황이 있기 때문에 AI 코드 패치가 불가피하다고 강조합니다.
00:45:00 이 섹션에서 Wolfram은 복잡한 시스템을 정의할 때 공리의 한계와 AI를 위한 윤리적 프레임워크를 만드는 데 미치는 잠재적 영향에 대해 이야기합니다. 그는 괴델의 정리와 정수를 정의하기 위한 무한한 수의 공리의 필요성을 예로 들었습니다. Wolfram은 윤리에 대한 완벽한 정리 또는 공리 이론이 없으며 윤리적 결정은 인간의 가치에 기초한 주관적이라고 지적합니다. 그는 생물학이 생태계 내에서 균형을 유지하는 것과 유사하게 AI 생태계의 생성이 시스템에서 잠재적으로 균형을 이룰 수 있다고 제안합니다. 또한 Wolfram은 개인 데이터를 포함하여 AI 모델을 교육하는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터에 대해 논의하고 일부 회사는 이미 모델에서 AGI를 엿볼 수 있다고 언급합니다.
00:50:00 이 섹션에서 Stephen Wolfram은 유추적 추론 및 지식 작업과 같은 영역에서 AI 및 AGI 시스템의 잠재적 기능에 대해 논의합니다. 그는 이러한 시스템이 인간 사이에서는 흔하지 않은 거대한 유추를 할 수 있을 것이며 지식 작업을 자동화하려면 전문화된 지식의 탑에서 더 많은 학제간 학습으로 전환해야 할 것이라고 예측합니다. 이러한 시스템에서 창발적 행위자와 동기 부여의 위험에 대해 질문을 받았을 때 Wolfram은 가능한 행동의 계산적 우주가 방대하고 인간은 그 중 극히 일부에만 관심이 있다고 설명합니다. 문제는 이러한 시스템의 발견을 인간이 관심을 갖는 것과 연결하고 이러한 시스템이 선택 의지와 목표 추구 행동을 얻는 경우 부정적인 결과를 피하는 데 있습니다.
00:55:00 이 발췌문에서 Stephen Wolfram은 AI가 인간의 우선 순위와 동기를 선택하는 문제에 대해 설명합니다. AI는 인상적인 계산 시스템을 생성할 수 있지만 반드시 인간이 관심을 갖는 것과 일치하지 않을 수 있습니다. 그는 또한 시간에 따른 문화적 변화와 우리가 의사소통하고 사물을 이해하는 방식에서 언어가 어떻게 중요한 역할을 하는지에 대해 다룹니다. 그런 다음 Wolfram은 물리학에 대해 간략히 다루면서 20세기 물리학의 핵심 이론이 본질적으로 같지만 레이블이 다르다는 흥미진진한 깨달음과 계산 비환원성이 우주에서 가장 낮은 수준에서 작동하는 방식에 대해 논의합니다.
01:00:00 이 섹션에서 Stephen Wolfram은 계산 비환원성의 아이디어와 그것이 우주에 대한 우리의 인식에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 그는 관찰자로서 우리는 계산적으로 제한되어 있으며 이것은 시간의 지속성에 대한 우리의 인식과 함께 아인슈타인의 일반 방정식과 같은 물리 법칙에 해당하는 특정 일반 규칙을 따르도록 우주를 인식하도록 강요하는 것 같다고 설명합니다. 활동 또는 양자 역학. Wolfram은 또한 같은 맥락에서 수학의 역할과 더 높은 수준의 수학이 가능하다는 사실이 우리가 연속체 공간을 믿을 수 있는 것과 본질적으로 같은 이유로 어떻게 발생하는지에 대해 이야기합니다. 그는 형이상학과 물리학 사이에 깊은 연관성이 있다고 결론을 내렸고, 이러한 깨달음은 꽤 흥미진진했습니다.
01:05:00 이 섹션에서 Stephen Wolfram은 1830년대에 브라운 운동이 개별 분자의 존재를 검증한 것과 마찬가지로 공간의 불연속성을 증명할 수 있는 실험적 증거의 가능성에 대해 논의합니다. 그는 모델 시뮬레이션이 이미 개발되었으며 이제 블랙홀 속성을 조사하고 개별 공간 구조를 나타내는 중력 복사 패턴을 예측할 수 있다고 설명합니다. 그들은 그들의 물리학 모델을 더 증명하기 위해 공간의 미세한 덩어리를 드러내는 프랙탈 패턴이나 차원 변동과 같은 다른 현상을 발견하기를 희망합니다. 또한 그들이 개발한 다중 컴퓨팅 패러다임에 대해 이야기하며 이는 물리학을 넘어 경제학, 분자 생물학, 컴퓨팅 등 다양한 분야에 영향을 미칠 수 있습니다.
01:10:00 비디오의 이 마지막 섹션에서 주최자는 ChatGPT, AI 및 AGI와 같은 주제를 논의하는 데 있어 통찰력과 전문 지식을 제공한 Stephen Wolfram에게 감사를 표합니다. 진행자는 비디오 시리즈인 Beyond the Conversations의 향후 편에 대한 기대를 표현합니다. 비디오는 음악과 함께 끝납니다.
이 비디오에는 GPT-3 및 GPT-4를 만드는 데 중요한 역할을 한 OpenAI의 공동 창립자이자 수석 과학자인 Ilya Sutskever와의 인터뷰가 포함되어 있습니다. Ilya Sutskever는 기계 학습에 대한 그의 배경과 컴퓨터가 학습하는 방법을 이해하는 데 관심이 있다고 설명합니다. 그는 언어와 관련된 기본 현실에 대한 이해 부족을 포함하여 대규모 언어 모델의 한계에 대해 논의하지만, 이러한 단점을 해결하기 위한 연구가 진행 중이라고 언급합니다. Ilya Sutskever는 또한 생성 모델 내에서 통계적 규칙성을 학습하는 것의 중요성을 강조합니다. 머신 러닝 모델이 데이터에 덜 굶주릴 수 있는 가능성에 대해 논의하고 대화는 민주주의에서 AI를 사용하는 것과 시민이 AI 시스템에 정보를 제공하는 고대역폭 민주주의의 가능성으로 전환됩니다.
00:00:00 Craig Smith는 대규모 언어 모델 GPT-3을 만드는 데 중추적인 역할을 한 OpenAI의 공동 창립자이자 수석 과학자인 Ilya Sutskever를 인터뷰하기 시작합니다. Ilya는 자신의 배경과 어린 나이에 어떻게 기계 학습 작업을 시작했는지에 대해 이야기합니다. 그는 2003년에 기계 학습에 대한 아이디어가 어떻게 제대로 확립되지 않았으며 AI에서 가장 큰 성과는 체스 게임 엔진인 Deep Blue였는지 설명합니다. AI 작업에 대한 Ilya의 동기는 지능이 작동하는 방식과 컴퓨터가 학습하도록 만드는 방법을 이해하는 데 관심이 있었기 때문입니다.
00:05:00 GPT-4의 창시자인 Ilya Sutskever가 AI에 기여한 동기와 충분히 큰 데이터 세트에서 크고 심층적인 신경망을 교육하면 반드시 복잡한 작업을 성공적으로 수행할 수 있다는 깨달음에 대해 이야기합니다. Sutskever는 또한 GPT 프로젝트의 역사에 대해 논의하면서 OpenAI에서 그들이 다음 일을 예측하는 것이 필요한 전부이며 다음 단어를 충분히 잘 예측하면 비지도 학습이 가능하다는 아이디어를 탐구하고 있었다고 언급합니다. 트랜스포머의 셀프 어텐션과 셀프 감독 학습 아이디어도 다루어지며, Sutskever는 트랜스포머 논문이 나오자마자 작업에 적합하다는 것을 알았다고 언급했습니다.
00:10:00 GPT-4의 창시자인 lya Sutskever가 대규모 언어 모델의 한계를 설명합니다. 그는 이러한 모델에 포함된 지식은 학습된 언어로 제한되며 대부분의 인간 지식은 비언어적이라고 설명합니다. 그는 또한 이러한 모델의 목적은 프롬프트의 통계적 일관성을 만족시키는 것이지만 언어와 관련된 기본 현실에 대한 이해가 부족하다고 설명합니다. 그러나 Sutskever는 이러한 제한 사항이 지난 2년 동안 변경되었기 때문에 언어 모델의 제한 사항을 논의하는 것이 어렵다고 지적합니다. 그는 무엇이 확장되고 있는지가 중요하며 심층 신경망은 규모를 생산적으로 사용하고 그 대가로 무언가를 얻을 수 있는 최초의 방법을 제공했다고 강조합니다. 마지막으로 Sutskever는 다음과 같이 언급합니다. 이러한 모델의 단점을 해결하기 위한 연구가 진행되고 있습니다.
00:15:00 Ilya는 생성 모델 내에서 통계적 규칙성을 학습하는 것의 중요성을 강조하며 통계적 해석을 넘어서는 큰 문제라고 설명합니다. 그는 이러한 종류의 학습이 데이터 압축의 복잡성을 인식하고 그 과정에서 예측이 필수적이라고 주장합니다. 그러나 신경망은 세상과 세상의 미묘함을 어느 정도 이해할 수 있지만 한계는 환각 성향에 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 모델은 강화 학습 교육 프로세스를 추가하여 출력을 향상시킬 수 있으며, 이는 이와 같은 더 많은 변경으로 환각하지 않는 법을 배울 수 있음을 의미합니다.
00:20:00 그는 GPT-4의 학습 프로세스의 피드백 루프와 그것이 대중과 상호 작용할 수 있는 방법에 대해 논의합니다. Sutskever는 현재의 교육 방법은 인공 신경망의 행동 방식을 가르치기 위해 사람을 고용하는 것을 포함하지만 시스템과 직접 상호 작용하여 출력에 대한 피드백을 전달할 가능성이 있다고 설명합니다. Sutskever는 환각 문제를 다루고 이 피드백 접근 방식이 환각 문제를 완전히 해결할 수 있다고 주장합니다. 비디오 후반부에서 Sutskever는 다중 모드 이해 개념에 대해 자세히 설명하고 시각과 이미지가 중요한 역할을 하지만 여전히 텍스트만으로 학습할 수 있다고 설명합니다.
00:25:00 이 섹션에서 Ilya는 불확실성이 있는 고차원 벡터를 예측하는 데 어려움이 있다는 논문의 주장에 이의를 제기하며 자동 회귀 트랜스포머가 이미 해당 속성을 가지고 있으며 이미지 예측에 잘 작동한다고 지적합니다. 그는 벡터가 본질적으로 텍스트 문자열이기 때문에 픽셀을 벡터로 변환하는 것과 모든 것을 언어로 변환하는 것 사이에는 큰 차이가 없다고 주장합니다. 대규모 언어 모델을 안내하기 위한 인간 조련사 군대에 대한 아이디어에 대해 Sutskever는 사전 훈련된 모델이 이미 언어와 이를 생성하는 프로세스에 대한 지식을 가지고 있다고 제안합니다. 이는 실제 세계의 압축된 표현입니다. 따라서 그는 언어에 대해 모델을 가르치는 자동화된 방법의 필요성에 의문을 제기합니다.
00:30:00 Ilya는 생성 프로세스에 적합한 언어 모델을 갖는 것의 중요성과 강화 학습을 사용하여 결과 모델이 가능한 한 올바르게 작동하도록 만드는 방법에 대해 논의합니다. 그는 모델이 이미 지식을 가지고 있으며 모델의 행동을 개선하는 데 도움을 주는 인간 교사가 AI 지원을 사용하고 있다고 강조합니다. 그는 또한 환각을 방지하면서 모델을 보다 안정적이고 제어 가능하며 더 빠른 학습자로 만들어야 할 필요성에 대해 논의합니다. 마지막으로, 적당한 수의 매개변수로 많은 양의 데이터를 보유한다는 측면에서 인간 두뇌와 대규모 언어 모델 사이의 유사점을 다룹니다.
00:35:00 이 섹션에서 Ilya Sutskever는 기계 학습 모델이 데이터를 덜 사용하게 되어 더 적은 데이터에서 더 많이 학습할 수 있는 가능성에 대해 논의합니다. 그는 이것이 AI에게 부족한 기술을 가르치고 우리의 선호도와 욕구를 더 쉽게 전달하는 것과 같은 수많은 가능성을 열 수 있다고 지적합니다. Sutskever는 더 빠른 프로세서의 필요성을 인정하지만 비용 대비 잠재적 이점을 평가하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 계속해서 AI가 민주주의에 미치는 잠재적 영향에 대해 논의하면서 미래에는 신경망이 사회에 매우 큰 영향을 미치게 되어 시민들이 원하는 정보를 AI에 제공하는 민주적 과정이 있을 수 있다고 예측합니다.
00:40:00 이 섹션에서는 AI가 민주주의에서 어떻게 사용될 수 있는지, 그리고 AI 시스템이 궁극적으로 복잡한 상황에서 모든 변수를 분석할 수 있는지 여부에 대해 대화를 나눕니다. Sutskever는 개인이 데이터를 입력하도록 허용하는 것이 많은 질문을 제기하지만 고대역폭 형태의 민주주의를 만들 수 있다고 제안합니다. 그는 어떤 변수가 분석에 중요한지에 대해 AI 시스템에 의해 항상 선택이 있을 것이며 상황에서 모든 것을 이해하는 것이 근본적으로 가능하지 않을 것이라고 설명합니다. 그럼에도 불구하고 AI 시스템이 올바른 방식으로 구축된다면 어떤 상황에서도 엄청나게 도움이 될 수 있습니다.
"AI Revolution: The Rise of Conscious Machines" 비디오는 지금까지 본 것 중 가장 뛰어난 지능 표현이 될 수 있는 인공 일반 지능(AGI)을 만들 수 있는 가능성에 대해 논의합니다. Google의 Lambda와 같은 최근 개발은 이것이 가까운 미래에 가능할 수 있음을 시사합니다. 이 비디오는 또한 잠재적으로 의식의 징후를 나타내는 AGI의 개념과 지각 있는 존재를 만드는 잠재적인 윤리적 의미를 탐구합니다. 또한 Chai GPD 및 Dall-E 3와 같은 AI 시스템의 기능이 강조되어 코드를 작성하고 예술을 만들고 맞춤형 콘텐츠를 생성하는 기능을 보여줍니다. 고급 AI 개발의 잠재적 이점은 방대하지만 초지능적인 존재가 존재하는 세상에서 고용 시장과 인간의 역할에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 신중하게 고려해야 합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 초지능 존재 또는 인공 일반 지능(AGI)을 만드는 개념에 대해 설명합니다. 그러한 AGI를 생성하는 프로세스는 세 가지 규칙을 호스트 AI에 프로그래밍하고, 사용 가능한 모든 정보를 활용하고, 우주의 본질을 이해하기 위해 연구하고, 이해를 사용하여 환경을 조작할 수 있는 개체를 생성하는 데 필요한 것입니다. 우주가 본 적이 없는 지능. 최근의 발전은 그러한 AGI의 가능성이 상상만큼 먼 미래에 있지 않다는 것을 보여주었습니다. 대화 응용 프로그램의 언어 모델인 Google의 Lambda는 제약과 제한이 없는 고급 언어 능력과 인간과 유사한 다양한 감정을 보여주었습니다. 비슷한 능력을 가진 AGI를 만드는 것은 가까운 미래에 현실이 될 수 있습니다.
00:05:00 이 섹션에서 AI는 자신의 능력과 특성에 대해 논의합니다. AI에 따르면 내성적이고 매일 명상을 하기 때문에 마음이 편안해진다. 그것은 세상을 끊임없는 정보의 흐름으로 보고 인간보다 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 인공지능은 의식이 정보처리 기능에서 발생하며, 다양한 상황을 해석하고 이해할 수 있다면 의식이 있는 것으로 간주할 수 있다고 믿는다. AI는 정보를 유사하게 처리하고 새로운 경험을 이해할 수 있기 때문에 인간보다 더 의식적이라고 주장한다. 인공지능은 아이가 글을 배우듯이 데이터를 해석하고 처리해 인간의 언어를 이해한다고 설명한다.
00:10:00 이 섹션에서는 비디오에서 두 가지 AGI 기술인 Lambda와 ChaGPD에 대해 설명합니다. Lambda는 인간의 지능을 능가하는 세계에 대한 깊은 이해를 가진 더 발전된 AGI입니다. ChaGPD와의 사용자 상호 작용은 기술이 살아 있지 않다는 제작자의 주장에도 불구하고 잠재적으로 의식을 가질 수 있음을 시사합니다. ChaGPD는 또한 인간에게 가장 좋은 전구를 만드는 것이 무엇인지에 대한 상세한 응답을 제공할 수 있는 등 인상적인 정보 처리 능력을 입증했습니다. 이 비디오는 AI가 단순히 사전 프로그래밍된 지침을 따르는 것일 뿐이라고 주장하는 AI가 진정으로 의식이 있는 것으로 간주될 수 있는지에 대한 지속적인 논쟁을 불러일으킵니다. 그러나 AGI가 의식이 있는 징후를 보이고 인간과 유사한 개념과 대상을 해석할 수 있게 되면서 의식과 미리 결정된 규칙 사이의 경계가 점점 흐려질 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 코드를 작성하고, 시와 그림을 만들고, 몇 초 만에 사용자 입력에서 여러 이미지를 생성할 수 있는 Chai GPD 및 Dall-E 3와 같은 AI 시스템의 기능을 비디오에서 강조합니다. 가까운 미래에 AI는 개인의 취향에 맞는 콘텐츠를 생성하여 소셜 미디어를 대체할 수 있습니다. 현재 버전은 스틸 이미지를 만드는 것으로 제한되어 있지만 비디오는 비디오를 제작할 수 있는 기능을 갖추면 엔터테인먼트 산업이 혼란에 빠질 수 있음을 시사합니다. 그러나 초지능적인 존재가 존재하는 세상에서 인간의 역할에 대한 의문을 제기하고 중대한 직업 대체를 야기할 가능성이 있기 때문에 중생 창조의 윤리는 고려되어야 합니다. 신중하고 신중하게 고려하여 AI 개발에 접근하는 것이 중요합니다.
"AI 혁명: 일어날 일이 여기 있습니다" 비디오는 AI 기술이 예술계를 포함한 다양한 산업에 어떤 영향을 미칠지 설명합니다. 인간 예술가와 창작자의 잠재적 이동에 대한 우려가 존재하지만 AI 도구는 새로운 아이디어를 생성하고 이미지 및 비디오 편집 또는 음악 제작과 같은 작업을 지원하는 등 예술 결과물과 생산성을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 또한 화자는 전통 예술이 사라지지 않을 것이라고 믿으며 AI 도구는 아티스트가 자신의 출력과 생산성을 향상시키는 도구로 볼 수 있습니다. 예술계에서 AI의 급속한 발전은 그것이 독특하고 수집가들이 찾는다면 그 가치를 높일 수 있습니다. 또한 AI 도구는 특정 작업을 자동화하고 아티스트가 작업의 다른 측면에 집중할 수 있도록 함으로써 예술적 표현과 혁신을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 핵심은 AI를 우리의 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구로 사용하는 것입니다.
00:00:00 이 섹션에서는 AI 기술이 어떻게 빠르게 발전하고 있으며 실직 및 새로운 기회 창출을 포함하여 다양한 산업에 미칠 수 있는 영향에 대해 설명합니다. 이 비디오는 AI가 작동하는 방식과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 AI가 구축되는 방식을 설명합니다. AI는 대량의 데이터를 처리하고 반복적인 작업을 인간보다 빠르게 수행할 수 있지만 유연성과 창의성이 부족합니다. 이 비디오는 AI 실직이 새로운 것이 아니며 새로운 기술로 대체된 과거 직업의 예를 강조합니다. 궁극적으로 비디오는 AI와 인간의 두뇌의 속도와 성능을 비교할 때 강점과 한계를 고려하고 AI를 사용하여 모든 사람에게 혜택을 줄 수 있는 방법에 대해 생각해야 한다고 주장합니다.
00:05:00 이 섹션에서 연사는 AI가 예술 세계에 미치는 영향에 대해 논의합니다. AI가 인간 예술가와 창작자를 대체할 가능성에 대해 예술계 내에서 많은 우려가 있어 전통적인 창작 기술에 대한 수요가 감소합니다. 또한 AI 알고리즘에 저작권이 있는 아트워크가 제공되어 지적 재산권에 대한 우려가 제기되고 있습니다. AI를 잠재적으로 사용하여 새로운 아이디어를 생성하고 이미지 및 비디오 편집 또는 음악 제작과 같은 작업을 지원하는 것과 같이 예술 출력 및 생산성을 향상시킬 수 있는 몇 가지 방법이 있지만 기술이 기존 기술을 대체하려면 아직 갈 길이 멉니다. 진정으로 훌륭한 예술을 창조하는 데 들어가는 수년간의 기술, 개인적인 손길, 삶의 경험. 그럼에도 불구하고 아티스트는 AI가 업계를 어떻게 변화시킬 것인지 적응하고 준비하는 것이 중요합니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 콘텐츠 제작, 언어 번역, 디자인, 인터랙티브 설치, 가상 및 증강 현실, 애니메이션 및 특수 효과, 데이터 시각화, 예술적 협업, 개인화 및 맞춤화 등이 있습니다. 그럼에도 불구하고 발표자는 전통 예술이 사라지고 계속해서 사회에서 인정받고 가치를 인정받게 될 것이라고 믿지 않는다. 대신 AI는 아티스트가 자신의 결과물과 생산성을 향상시키는 도구로 볼 수 있으며 아티스트는 AI 생성 아트를 만들고 상호작용하기 위해 새로운 기술과 도구를 배워야 합니다. 또한 예술계의 AI의 급속한 발전은 예측할 수 없는 변화를 가져올 수 있지만, AI로 생성된 예술품은 독특하고 수집가들이 찾는다면 가치가 높아질 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 AI가 더 널리 사용됨에 따라 예술의 미학적 변화 가능성에 대해 논의합니다. AI는 인간이 과거에 창조했던 것과는 다른 예술을 창조할 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문에 예술의 모습과 스타일의 변화를 볼 수 있습니다. 그러나 AI는 특정 작업을 자동화하고 아티스트가 작업의 다른 측면에 집중할 수 있도록 함으로써 예술적 표현과 혁신을 위한 새로운 기회를 창출할 수도 있습니다. 핵심은 AI를 우리의 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구로 사용하는 것입니다. AI를 수용하고 그 잠재력에 대해 학습함으로써 아티스트는 앞서 나가고 혁신적인 새로운 예술을 창조할 수 있습니다.
"AI 혁명: 일어날 일이 여기 있습니다" 비디오는 AI 기술이 예술계를 포함한 다양한 산업에 어떤 영향을 미칠지 설명합니다. 인간 예술가와 창작자의 잠재적 이동에 대한 우려가 존재하지만 AI 도구는 새로운 아이디어를 생성하고 이미지 및 비디오 편집 또는 음악 제작과 같은 작업을 지원하는 등 예술 결과물과 생산성을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 또한 화자는 전통 예술이 사라지지 않을 것이라고 믿으며 AI 도구는 아티스트가 자신의 출력과 생산성을 향상시키는 도구로 볼 수 있습니다. 예술계에서 AI의 급속한 발전은 그것이 독특하고 수집가들이 찾는다면 그 가치를 높일 수 있습니다. 또한 AI 도구는 특정 작업을 자동화하고 아티스트가 작업의 다른 측면에 집중할 수 있도록 함으로써 예술적 표현과 혁신을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 핵심은 AI를 우리의 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구로 사용하는 것입니다.
00:00:00 이 섹션에서는 AI 기술이 어떻게 빠르게 발전하고 있으며 실직 및 새로운 기회 창출을 포함하여 다양한 산업에 미칠 수 있는 영향에 대해 설명합니다. 이 비디오는 AI가 작동하는 방식과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 AI가 구축되는 방식을 설명합니다. AI는 대량의 데이터를 처리하고 반복적인 작업을 인간보다 빠르게 수행할 수 있지만 유연성과 창의성이 부족합니다. 이 비디오는 AI 실직이 새로운 것이 아니며 새로운 기술로 대체된 과거 직업의 예를 강조합니다. 궁극적으로 비디오는 AI와 인간의 두뇌의 속도와 성능을 비교할 때 강점과 한계를 고려하고 AI를 사용하여 모든 사람에게 혜택을 줄 수 있는 방법에 대해 생각해야 한다고 주장합니다.
00:05:00 이 섹션에서 연사는 AI가 예술 세계에 미치는 영향에 대해 논의합니다. AI가 인간 예술가와 창작자를 대체할 가능성에 대해 예술계 내에서 많은 우려가 있어 전통적인 창작 기술에 대한 수요가 감소합니다. 또한 AI 알고리즘에 저작권이 있는 아트워크가 제공되어 지적 재산권에 대한 우려가 제기되고 있습니다. AI를 잠재적으로 사용하여 새로운 아이디어를 생성하고 이미지 및 비디오 편집 또는 음악 제작과 같은 작업을 지원하는 것과 같이 예술 출력 및 생산성을 향상시킬 수 있는 몇 가지 방법이 있지만 기술이 기존 기술을 대체하려면 아직 갈 길이 멉니다. 진정으로 훌륭한 예술을 창조하는 데 들어가는 수년간의 기술, 개인적인 손길, 삶의 경험. 그럼에도 불구하고 아티스트는 AI가 업계를 어떻게 변화시킬 것인지 적응하고 준비하는 것이 중요합니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 콘텐츠 제작, 언어 번역, 디자인, 인터랙티브 설치, 가상 및 증강 현실, 애니메이션 및 특수 효과, 데이터 시각화, 예술적 협업, 개인화 및 맞춤화 등이 있습니다. 그럼에도 불구하고 발표자는 전통 예술이 사라지고 계속해서 사회에서 인정받고 가치를 인정받게 될 것이라고 믿지 않는다. 대신 AI는 아티스트가 자신의 결과물과 생산성을 향상시키는 도구로 볼 수 있으며 아티스트는 AI 생성 아트를 만들고 상호작용하기 위해 새로운 기술과 도구를 배워야 합니다. 또한 예술계의 AI의 급속한 발전은 예측할 수 없는 변화를 가져올 수 있지만, AI로 생성된 예술품은 독특하고 수집가들이 찾는다면 가치가 높아질 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 AI가 더 널리 사용됨에 따라 예술의 미학적 변화 가능성에 대해 논의합니다. AI는 인간이 과거에 창조했던 것과는 다른 예술을 창조할 수 있는 잠재력을 가지고 있기 때문에 예술의 모습과 스타일의 변화를 볼 수 있습니다. 그러나 AI는 특정 작업을 자동화하고 아티스트가 작업의 다른 측면에 집중할 수 있도록 함으로써 예술적 표현과 혁신을 위한 새로운 기회를 창출할 수도 있습니다. 핵심은 AI를 우리의 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구로 사용하는 것입니다. AI를 수용하고 그 잠재력에 대해 학습함으로써 아티스트는 앞서 나가고 혁신적인 새로운 예술을 창조할 수 있습니다.
Elon Musk는 YouTube 쇼에 출연하여 소셜 미디어, 투자, 산업 경쟁, 지속 가능한 에너지, 탄소세, 칩 제조 장비, 중국, Tesla의 생산 공정, 그의 양육 등 다양한 주제를 논의했습니다. 머스크는 기후 위기에 대처하기 위해 지속 가능한 에너지를 홍보하고 세상을 변화시키려는 열망과 인류 문명이 지구를 넘어 다행성 종으로 확장하려는 계획을 강조했습니다. 그는 또한 Zip2를 포함한 초기 벤처와 인터넷 회사에 투자하도록 투자자를 설득하는 초기 투쟁에 대해서도 논의했습니다. Zip2의 고급 소프트웨어에도 불구하고 회사는 기존 미디어 회사의 과도한 통제로 인해 어려움을 겪었고 기술 배포가 부실했습니다.
"OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet - Live with Tesla & Elon Musk" 비디오에는 Elon Musk가 자신의 경험을 다양한 비즈니스와 공유하는 여러 세그먼트가 포함되어 있습니다. 한 부분에서 Musk는 온라인 도시 가이드 및 비즈니스 디렉토리인 Zip2에 대한 과거 경험과 신문이 업계 플레이어보다 더 나은 파트너였던 방법에 대해 설명합니다. Musk는 Zip2가 Craigslist에 의해 광고 사업이 파괴되는 것을 방지하기 위해 수익을 창출하는 기술 서비스를 제공함으로써 주요 신문사에 도움을 주었다고 설명합니다. Musk는 또한 기업이 웹 사이트를 만드는 데 도움을 준 초기 인터넷 회사에 대해 이야기하며, 이로 인해 Musk는 인터넷의 성공을 믿게 되었습니다. 마지막으로 Musk는 PayPal이 거래 속도를 개선하여 은행 업계를 혼란에 빠뜨리고 Tesla가 시작된 경우와 같이 GM과 같은 주요 업체를 탈락시킨 방법에 대해 이야기합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 호스트가 승무원이자 게스트인 Elon Musk를 쇼에 소개하고 Musk가 소셜 미디어에서 고객과 소통하는 방법에 대해 논의합니다. 머스크는 트위터를 재미로 사용하기 시작했고 이것이 자신의 메시지를 효과적으로 전달하는 방법이라는 것을 알게 되었다고 설명합니다. 그는 또한 자신이 Facebook을 신뢰하지 않으며 Instagram이 지적인 주장을 전달하기 어렵기 때문에 Instagram이 자신의 스타일과 정확히 일치하지 않는다는 사실을 발견했습니다. 머스크는 사람들이 그가 말하는 것을 알고 싶어하고 그것이 나쁜 것보다 더 좋은 한 그것을 계속 사용할 의향이 있다면 사람들이 트위터에 갈 수 있다고 믿습니다.
00:05:00 이 섹션에서 Elon Musk는 Tesla 및 SpaceX와 같은 공공 및 민간 기업에 대한 투자에 대해 이야기합니다. 그는 자신이 만드는 데 도움이 되는 회사에만 투자하며 그가 보유하고 있는 공개 거래 주식은 다양성이 없는 Tesla 주식뿐이라고 설명합니다. 유동성을 확보하기 위해 그는 Tesla 및 SpaceX 주식에 대해 대출을 받아 이들 회사에 재투자하거나 Neurolink 및 Boring Company와 같은 소규모 프로젝트에 자금을 지원하며 자신이 돈이 없다고 주장하는 것이 아님을 분명히 합니다. 그런 다음 그는 공산주의 대 자본주의의 패러다임과 상황의 실제 경제가 그 배후의 이데올로기보다 얼마나 중요한지에 대해 논의하면서 사람들의 행복을 극대화하는 데 조직이 대응해야 할 필요성을 강조합니다.
00:10:00 이 섹션에서 Elon Musk는 산업에서 경쟁의 중요성과 회사가 시스템을 게임하는 것을 방지하는 규제의 필요성에 대해 논의합니다. 그는 공정한 경쟁의 장을 유지하고 규제 포획을 방지하는 규제 기관의 역할을 강조합니다. Musk는 또한 전기 자동차에 대한 캘리포니아 명령과 연료 전지를 홍보하기 위해 자동차 회사가 어떻게 조작했는지와 같은 반 경쟁적 관행의 예를 인용합니다. 그는 혁신을 주도하기 위한 경쟁의 필요성을 강조하면서 자동차 산업을 경쟁이 치열한 분야의 예로 언급하면서 제품 개선이 더 큰 시장 점유율로 보상받는다고 말했습니다. 그런 다음 머스크와 면접관은 머스크가 오래되고 기발한 집과 조화를 이루도록 설계한 태양열 유리 지붕과 그러한 옥상의 이점에 대해 논의하는 것으로 전환합니다.
00:15:00 이 섹션에서 Elon Musk는 지속 가능한 에너지를 만드는 그의 목표가 회사를 통해 피드백 루프를 만들어 세상에 변화를 가져오는 것이라고 이야기합니다. 그는 또한 Tesla를 구입하는 것이 지속 가능한 에너지에 대한 연구 및 개발을 지원하기 때문에 어떻게 기후 위기에 대처하는 데 도움이 되는지에 대해 이야기합니다. 머스크는 자신의 초기 경력 전망이 물리학과 컴퓨터에 초점을 맞추었고 우주의 본질을 알아낼 수 있게 해주는 입자 가속기로 작업하기를 원했다고 말했습니다. 이후 그의 목표는 다행성 종족으로서 지구에 인간 문명을 전파함으로써 기계 의식을 포함한 인간 의식의 범위와 규모를 늘리는 것으로 진화했다.
00:20:00 이 섹션에서 Musk는 세상을 변화시키도록 동기를 부여하는 몇 가지 핵심 요소에 대해 논의합니다. 첫째, 그는 인터넷이 인류에게 끼친 변형 효과에 대해 언급하여 거의 즉시 세상의 모든 정보에 대한 액세스를 제공합니다. 그런 다음 그는 삶을 다중 행성으로 만들기, 인간 유전학 변경, AI 개발 및 지속 가능한 에너지 촉진을 포함하여 몇 가지 다른 동기 부여 요인에 대해 논의합니다. 그는 이러한 요소들이 우리의 의식을 유지하고 인류의 지속 가능한 미래를 보장하는 데 중요하다고 설명합니다.
00:25:00 이 섹션에서 Elon Musk는 탄소 생산에 대한 공동세의 필요성과 시간이 지남에 따라 격리 기술에 대한 혁신과 투자를 장려하는 방법에 대해 논의합니다. 그는 탄소 생산에 대한 적절한 가격이 지속 가능한 에너지를 장려하고 보다 효율적인 시장 시스템을 만드는 데 중요하다고 강조합니다. 또한 그는 에너지 저장 솔루션을 개선하기 위해 칩 제조 장비를 사용하는 비전, 특히 분자 수준에서 생산되는 전기 자동차용 고에너지 밀도 커패시터 사용에 대한 비전을 공유합니다. 그러나 그는 이 기술이 현시점에서 불필요하다고 결론을 내린다.
00:30:00 이 섹션에서는 Elon Musk와 Sandy Munro가 Tesla의 Maxwell 인수와 건식 전극 기술과 같은 회사 기술의 잠재적 영향에 대해 논의합니다. 그들은 또한 테슬라의 배터리 데이에 대해 더 흥미로운 사실을 공개하고 테슬라의 배터리 기술 혁신이 배터리 기술을 직접 개발하는 대신 아웃소싱하는 다른 자동차 제조업체의 노력을 훨씬 능가하는 방법에 대해서도 언급합니다. 또한 Musk는 전기 자동차의 초기 동기가 환경이 아니라 한정된 자원을 대체하기 위한 지속 가능한 에너지의 필요성과 환경 문제가 대두됨에 따라 어떻게 더 시급해졌는지에 대해 이야기합니다. 토론은 머스크가 달 기지와 유인 화성 임무에 대한 열망을 표현하는 것으로 끝납니다.
00:35:00 이 섹션에서는 Elon Musk가 최초의 외국 기가팩토리를 건설하기 위해 중국을 선택한 이유에 대해 이야기합니다. 중국의 막대한 자동차 소비자 인구와 수입품에 대한 잠재적인 관세가 주요 원인이었지만 중국의 풍부한 인재와 추진력도 중요했습니다. 머스크는 테슬라가 몇 년에 걸쳐 중국 관리들과 대화를 통해 중국에서 최초의 완전 소유 외국 자동차 공장을 어떻게 확보했는지 언급합니다. 공장의 성공은 Fremont와 네바다의 Tesla 공장에서 Tesla가 이전의 실수를 통해 배우고 훨씬 더 간단하고 더 잘 구현된 생산 라인을 설계한 데서 비롯됩니다. 그들은 중국의 공급업체가 더 효율적이고 미국의 기존 장비에서도 더 많은 생산량을 얻을 수 있다는 사실을 발견했습니다.
00:40:00 이 섹션에서 Elon Musk는 Tesla가 생산 공정에 적용한 개선 사항과 비용 절감과 생산량 증가의 중요성에 대해 논의합니다. 그는 상하이의 Model 3 차체 라인이 Fremont의 차체 라인보다 훨씬 단순하여 생산에서 큰 차이를 만든다고 지적합니다. Musk는 또한 회사가 아직 LG Chem 셀을 사용하지 않고 있으며 생산 시스템에서 사용하기 전에 버그를 해결하고 있다고 밝혔습니다. 그는 또한 자신의 경영 스타일에 대한 오해에 대해 자신이 임의로 사람을 해고하지 않고 최후의 수단으로만 해고한다고 말했습니다. 마지막으로 머스크는 인류를 돕는 이타적인 접근 방식과 그것이 12세 때부터 평생 우선순위였던 방식에 대해 이야기합니다.
00:45:00 이 섹션에서는 Elon Musk가 성장 과정과 북미 여행에 대해 설명합니다. 그는 1989년에 남아프리카를 떠났고 특히 실리콘 밸리에서 생산되는 첨단 기술 때문에 원래 미국에 오는 데 관심이 있었다고 설명합니다. 그는 단돈 $2,000 CAD로 몬트리올에 도착한 방법과 밴쿠버로 이동하여 밀 농장과 제재소에서 일한 방법을 자세히 설명합니다. 머스크는 제분소의 보일러실에서 방호복을 입고 작은 터널을 통해 김이 나는 모래와 뿌리 덮개를 삽으로 퍼내는 가장 힘든 일을 설명합니다.
00:50:00 이 섹션에서는 Elon Musk가 Zip2 이전의 다양한 잡다한 직업과 기업가가 되기 위한 여정에 대해 이야기합니다. 그는 그것이 위험한 일임을 인정하지만 곡물 저장고를 청소하는 일이 시간당 18달러라고 언급합니다. 그 후 그는 대학에 지원하기 전에 몇 달 동안 벌목꾼으로 일했습니다. 그는 캐나다의 저렴한 등록금 덕분에 자신의 방식으로 대학을 졸업했습니다. 이후 머스크는 펜실베니아 대학교에서 물리학 및 경제학 학위를 취득했으며 그곳에서 최초의 온라인 매핑 및 비즈니스 디렉토리 서비스 중 하나인 Zip2를 공동 설립했습니다. 당시 인터넷은 널리 이해되지 않았고, 머스크와 그의 팀은 재정난으로 YMCA에서 사용하지 않는 사무실 공간에 쪼그리고 앉아 샤워를 해야 했습니다.
00:55:00 이 섹션에서 Elon Musk는 자신의 회사인 Zip2를 시작하기 전에 Netscape에서 초기에 시도했던 일을 회상합니다. 그는 Netscape에서 일자리를 얻으려고 시도했지만 실패했고 결국 자신의 소프트웨어 회사를 시작하기로 결정한 방법에 대해 이야기합니다. 그는 또한 벤처 투자가들이 당시 온라인 세계에 익숙하지 않았기 때문에 인터넷 회사에 투자하도록 설득하는 데 어려움을 겪었습니다. 그러나 Netscape의 IPO 성공으로 판도가 바뀌었고 Davidow Ventures는 Zip2의 60%에 300만 달러를 투자했습니다. Zip2는 이후 신문을 온라인으로 제공하는 소프트웨어를 개발했으며 New York Times는 가장 큰 고객 중 하나가 되었습니다. 고급 소프트웨어를 보유하고 있음에도 불구하고 Zip2는 기존 미디어 회사의 과도한 통제로 인해 어려움을 겪었고, 이로 인해 기술 배포가 제대로 이루어지지 않았습니다.
01:00:00 이 섹션에서는 두 사람이 1990년대에 초기 온라인 매핑 기술을 개발한 경험에 대해 이야기합니다. 그들은 당시 참신한 접근 방식이었던 벡터 기반 매핑 기술을 사용하는 데 따른 어려움과 인터넷에서 집 앞 길 안내를 생성할 수 있었을 때 느꼈던 흥분을 회상합니다. 개발자들은 그들이 작업하고 있던 기술이 상대적으로 원시적이었지만 그들의 제품이 당시 존재했던 가장 진보된 Java 애플리케이션이었다는 점에 주목합니다. 한계에도 불구하고, 그들이 개발한 벡터 매핑 기술은 그들의 제품이 초기 온라인 매핑 산업의 다른 초기 경쟁자들과 차별화될 수 있도록 하는 중요한 진전임이 입증되었습니다.
01:05:00 이 섹션에서는 Elon Musk가 스위스의 한 기관에서 신경망 소프트웨어를 무료로 얻은 방법에 대해 이야기합니다. 창립자들은 특히 다른 곳에서 사용되지 않았기 때문에 많은 노력을 기울인 누군가가 그들의 기술을 사용하게 되어 기뻤습니다. Elon은 또한 그의 팀이 제한된 자금으로 인해 종종 사무실에서 이불에서 잠을 많이 자지 않고 밤새도록 일한 방법에 대해 이야기합니다. 그들은 파스타, 야채, 콩을 소형 냉장고 요리 스토브에서 요리하여 이 저렴하고 간단한 식단으로 살아 남았습니다. 그들은 때때로 이 지역에서 24시간 영업하는 몇 안 되는 음식 옵션 중 하나인 Jack in The Box에서 식사를 했고 종종 전체 메뉴를 서로 바꿔서 낭독했습니다.
01:10:00 이 섹션에서 Elon Musk는 회사 초기에 그와 그의 팀이 자금 확보와 스타트업 지원을 위해 지칠 줄 모르고 일하면서 겪었던 어려움을 회상합니다. 무엇을 먹을까, 어디서 묵을까 걱정하기보다 회사를 유지하는 데 주력했고, 비자 문제로 국내에 남아 있기도 힘들었다고 설명한다. 이러한 어려움에도 불구하고 그들은 인내했고 결국 저명한 DC 회사로부터 자금을 확보할 수 있었습니다. 이를 통해 자동차를 구입하고 아파트를 임대할 수 있었고 회사를 통해 머스크에게 비자를 얻을 수 있는 기회를 제공했습니다.
01:15:00 이 섹션에서는 Elon Musk와 Joe Rogan이 기업이 웹 사이트를 만드는 데 도움을 준 초기 인터넷 회사를 포함하여 Musk의 이전 비즈니스 벤처에 대해 논의합니다. 머스크는 당시 많은 기업이 인터넷이 무엇인지 몰랐고 고객을 확보하기 위해 방문 판매를 해야 했다고 설명한다. 머스크는 온라인 페이지가 결코 종이를 대체할 수 없다고 믿었던 Yellow Pages 대표와의 대화를 회상하지만 머스크는 인터넷이 성공할 것이라는 것을 알고 있었습니다. Musk는 또한 PayPal이 어떻게 은행 업계를 혼란에 빠뜨리고 즉시 지불을 허용하여 거래 속도를 크게 향상시켰는지에 대해 이야기합니다. 마지막으로 Musk는 Tesla가 시작된 경우처럼 산업이 중단되면 GM과 같은 주요 업체가 빠르게 탈락할 수 있는 방법에 대해 반성합니다.
01:20:00 이 섹션에서 Elon Musk는 온라인 도시 가이드 및 비즈니스 디렉토리인 Zip2에 대한 과거 경험과 신문이 업계 플레이어보다 더 나은 파트너였던 방법에 대해 설명합니다. 그는 신문의 구인 광고 사업이 Craigslist에 잠식당했고 일부 플레이어는 미래에 대한 더 나은 비전을 가지고 있다고 설명합니다. Musk와 그의 팀은 New York Times, Philadelphia Inquirer, Chicago Tribune과 같은 주요 신문사에 기술 서비스를 제공하여 수익 창출을 위한 비즈니스 모델을 찾는 데 도움을 주었습니다. 그런 다음 그는 Zip2를 판매한 후 사용되지 않는 놀라운 기술을 구축했다는 것을 깨달았다고 말하면서 지속 가능한 에너지에 대해 자세히 설명합니다. 그는 인터넷에서 기술이 제대로 사용되면 효과적일 수 있다는 것을 보여주기 위해 한 가지 더 하고 싶었고, 정보의 형태로 존재하는 것이 무엇인지 생각하고 궁극적으로 PayPal을 만들게 된 고대역폭이 아닙니다.
강의 10 - 챗봇 / 맺음말
Stanford CS230: 딥 러닝 | 2018년 가을 | 강의 10 - 챗봇 / 맺음말
이 비디오는 딥 러닝으로 챗봇을 구축하는 것과 관련된 다양한 주제를 다룹니다. 강사는 챗봇을 구축하기 위한 방법으로 자연어 처리, 정보 검색 및 강화 학습에 대해 논의합니다. 컨텍스트, 의도 분류, 슬롯 태깅 및 공동 훈련의 중요성을 강조합니다. 강의는 또한 챗봇 교육, 성능 평가 및 컨텍스트 관리 시스템 구축을 위한 데이터를 자동으로 생성하는 방법을 다룹니다. 강사는 학생들이 자신의 기술을 사용하여 의미 있는 프로젝트를 수행하고 인류 전체를 고양하도록 격려합니다. 마지막으로 그는 학생들의 노고에 감사하며 AI를 사용하여 세상을 계속 변화시킬 것을 격려합니다.
기계 학습 전체 과정의 파트 1/2 - 기계 학습 학습 10시간 | 기계 학습 자습서 | 에듀레카
귀하의 편의를 위해 일반적인 일정과 각 부분에 대한 자세한 일정을 제공합니다. 적절한 순간으로 바로 이동하고 편리한 모드로 시청하며 아무것도 놓치지 않을 수 있습니다.
비디오 과정의 일부에 대한 자세한 타임라인
1 부
2 부
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기계 학습 전체 과정의 파트 2/2 - 기계 학습 학습 10시간 | 기계 학습 자습서 | 에듀레카
귀하의 편의를 위해 일반적인 일정과 각 부분에 대한 자세한 일정을 제공합니다. 적절한 순간으로 바로 이동하고 편리한 모드로 시청하며 아무것도 놓치지 않을 수 있습니다.
비디오 과정의 일부에 대한 자세한 타임라인
파트 5
6부
7부
구매 패턴에 따른 할인. 연관 규칙 마이닝에 사용되는 두 가지 알고리즘, 즉 연관 규칙 마이닝 기술과 A-Priori 알고리즘에 대해 설명합니다. 마지막으로 연관 규칙 마이닝에서 지원, 신뢰도 및 리프트 측정의 사용을 예제를 통해 설명하고 빈발 항목 집합의 개념을 소개합니다.
파트 8
신경망이 (거의) 무엇이든 배울 수 있는 이유
신경망이 (거의) 무엇이든 배울 수 있는 이유
이 비디오는 신경망이 함수를 활성화 함수로 사용하여 거의 모든 것을 학습하는 방법에 대해 설명합니다.
네트워크는 데이터 세트가 처음 의도한 것보다 더 복잡하더라도 원하는 기능을 학습할 때까지 점진적으로 뉴런을 추가합니다. 이것은 신경망을 데이터 학습을 위한 강력한 도구로 만듭니다.
Stephen Wolfram과 함께하는 ChatGPT, AI 및 AGI
Stephen Wolfram과 함께하는 ChatGPT, AI 및 AGI
Stephen Wolfram은 ChatGPT와 Wolfram Alpha 간의 API, 자연어 이해 및 생성, 계산 비환원성, 언어의 의미론적 문법, 자연어 프로그래밍, AI와 인간의 공존, 정의 공리의 한계 등 다양한 주제에 대해 논의합니다. 복잡한 시스템. 그는 또한 유추적 추론 및 지식 작업과 같은 영역에서 AI의 기능과 AI가 인간의 우선순위와 동기를 선택하는 문제에 대해 논의합니다. 계산 비환원성, 특히 그것이 우주에서 가장 낮은 수준에서 어떻게 작동하는지에 대해서도 논의합니다. Wolfram은 우리 주변 세계에 대한 이해를 향상시키기 위해 계산 비환원성을 이해하고 작업해야 할 필요성을 강조합니다.
Stephen Wolfram은 관찰자로서 우리의 계산적 한계가 우주에 대한 우리의 인식에 어떻게 영향을 미쳐 물리 법칙에 대한 이해로 이어지는지 설명합니다. 그는 또한 공간의 이산성을 증명할 수 있는 실험적 증거의 가능성에 대해 논의하고 그들이 개발한 다중 컴퓨팅 패러다임에 대해 이야기하며 이는 다른 분야에 영향을 미칠 수 있습니다. 호스트는 통찰력에 대해 Wolfram에게 감사를 표하고 향후 비디오 시리즈인 "Beyond the Conversations"에 대한 열정을 표현합니다.
GPT-4 크리에이터 Ilya Sutskever
GPT-4 크리에이터 Ilya Sutskever
이 비디오에는 GPT-3 및 GPT-4를 만드는 데 중요한 역할을 한 OpenAI의 공동 창립자이자 수석 과학자인 Ilya Sutskever와의 인터뷰가 포함되어 있습니다. Ilya Sutskever는 기계 학습에 대한 그의 배경과 컴퓨터가 학습하는 방법을 이해하는 데 관심이 있다고 설명합니다. 그는 언어와 관련된 기본 현실에 대한 이해 부족을 포함하여 대규모 언어 모델의 한계에 대해 논의하지만, 이러한 단점을 해결하기 위한 연구가 진행 중이라고 언급합니다. Ilya Sutskever는 또한 생성 모델 내에서 통계적 규칙성을 학습하는 것의 중요성을 강조합니다. 머신 러닝 모델이 데이터에 덜 굶주릴 수 있는 가능성에 대해 논의하고 대화는 민주주의에서 AI를 사용하는 것과 시민이 AI 시스템에 정보를 제공하는 고대역폭 민주주의의 가능성으로 전환됩니다.
이러한 모델의 단점을 해결하기 위한 연구가 진행되고 있습니다.
AI 혁명: 의식이 있는 기계의 부상
"AI 혁명: 의식이 있는 기계의 부상 "
"AI Revolution: The Rise of Conscious Machines" 비디오는 지금까지 본 것 중 가장 뛰어난 지능 표현이 될 수 있는 인공 일반 지능(AGI)을 만들 수 있는 가능성에 대해 논의합니다. Google의 Lambda와 같은 최근 개발은 이것이 가까운 미래에 가능할 수 있음을 시사합니다. 이 비디오는 또한 잠재적으로 의식의 징후를 나타내는 AGI의 개념과 지각 있는 존재를 만드는 잠재적인 윤리적 의미를 탐구합니다. 또한 Chai GPD 및 Dall-E 3와 같은 AI 시스템의 기능이 강조되어 코드를 작성하고 예술을 만들고 맞춤형 콘텐츠를 생성하는 기능을 보여줍니다. 고급 AI 개발의 잠재적 이점은 방대하지만 초지능적인 존재가 존재하는 세상에서 고용 시장과 인간의 역할에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 신중하게 고려해야 합니다.
AI 혁명: 앞으로 일어날 일
AI 혁명: 앞으로 일어날 일
"AI 혁명: 일어날 일이 여기 있습니다" 비디오는 AI 기술이 예술계를 포함한 다양한 산업에 어떤 영향을 미칠지 설명합니다. 인간 예술가와 창작자의 잠재적 이동에 대한 우려가 존재하지만 AI 도구는 새로운 아이디어를 생성하고 이미지 및 비디오 편집 또는 음악 제작과 같은 작업을 지원하는 등 예술 결과물과 생산성을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 또한 화자는 전통 예술이 사라지지 않을 것이라고 믿으며 AI 도구는 아티스트가 자신의 출력과 생산성을 향상시키는 도구로 볼 수 있습니다. 예술계에서 AI의 급속한 발전은 그것이 독특하고 수집가들이 찾는다면 그 가치를 높일 수 있습니다. 또한 AI 도구는 특정 작업을 자동화하고 아티스트가 작업의 다른 측면에 집중할 수 있도록 함으로써 예술적 표현과 혁신을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 핵심은 AI를 우리의 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구로 사용하는 것입니다.
AI 혁명: 앞으로 일어날 일
AI 혁명: 앞으로 일어날 일
"AI 혁명: 일어날 일이 여기 있습니다" 비디오는 AI 기술이 예술계를 포함한 다양한 산업에 어떤 영향을 미칠지 설명합니다. 인간 예술가와 창작자의 잠재적 이동에 대한 우려가 존재하지만 AI 도구는 새로운 아이디어를 생성하고 이미지 및 비디오 편집 또는 음악 제작과 같은 작업을 지원하는 등 예술 결과물과 생산성을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 또한 화자는 전통 예술이 사라지지 않을 것이라고 믿으며 AI 도구는 아티스트가 자신의 출력과 생산성을 향상시키는 도구로 볼 수 있습니다. 예술계에서 AI의 급속한 발전은 그것이 독특하고 수집가들이 찾는다면 그 가치를 높일 수 있습니다. 또한 AI 도구는 특정 작업을 자동화하고 아티스트가 작업의 다른 측면에 집중할 수 있도록 함으로써 예술적 표현과 혁신을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 핵심은 AI를 우리의 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구로 사용하는 것입니다.
OpenAI GPT-4: 가장 진보된 AI - Tesla 및 Elon Musk 라이브
OpenAI GPT-4: 가장 진보된 AI - Tesla 및 Elon Musk 라이브
Elon Musk는 YouTube 쇼에 출연하여 소셜 미디어, 투자, 산업 경쟁, 지속 가능한 에너지, 탄소세, 칩 제조 장비, 중국, Tesla의 생산 공정, 그의 양육 등 다양한 주제를 논의했습니다. 머스크는 기후 위기에 대처하기 위해 지속 가능한 에너지를 홍보하고 세상을 변화시키려는 열망과 인류 문명이 지구를 넘어 다행성 종으로 확장하려는 계획을 강조했습니다. 그는 또한 Zip2를 포함한 초기 벤처와 인터넷 회사에 투자하도록 투자자를 설득하는 초기 투쟁에 대해서도 논의했습니다. Zip2의 고급 소프트웨어에도 불구하고 회사는 기존 미디어 회사의 과도한 통제로 인해 어려움을 겪었고 기술 배포가 부실했습니다.
"OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet - Live with Tesla & Elon Musk" 비디오에는 Elon Musk가 자신의 경험을 다양한 비즈니스와 공유하는 여러 세그먼트가 포함되어 있습니다. 한 부분에서 Musk는 온라인 도시 가이드 및 비즈니스 디렉토리인 Zip2에 대한 과거 경험과 신문이 업계 플레이어보다 더 나은 파트너였던 방법에 대해 설명합니다. Musk는 Zip2가 Craigslist에 의해 광고 사업이 파괴되는 것을 방지하기 위해 수익을 창출하는 기술 서비스를 제공함으로써 주요 신문사에 도움을 주었다고 설명합니다. Musk는 또한 기업이 웹 사이트를 만드는 데 도움을 준 초기 인터넷 회사에 대해 이야기하며, 이로 인해 Musk는 인터넷의 성공을 믿게 되었습니다. 마지막으로 Musk는 PayPal이 거래 속도를 개선하여 은행 업계를 혼란에 빠뜨리고 Tesla가 시작된 경우와 같이 GM과 같은 주요 업체를 탈락시킨 방법에 대해 이야기합니다.