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https://aifactory.space/task/2511/overview 2023 제1회 철도 인공지능 경진대회 열차 주행 안전성 진단을 위한 탈선계수 예측 모델 개발 경진대회를 개최합니다! aifactory.space AIVLE SCHOOL을 마치고 KT AIVLE SCHOOL을 마치고 8월에 참가한 두번째 데이터 분석 대회이다. AI FACTORY는 이전 AIVLE SCHOOL 3기때도 여러번 팀을 결성하여 참가했던 경험이 있고, 특히 이번에는 쉽게 접할 수 없는 철도 데이터를 분석할 수 있는 기회라 참가하게 되었다. 한국철도999 팀 AIVLE SCHOOL을 수료하고 이후에 아침마다 수료생분들과 모여 취업준비를 하는 모임에서 해당 대회에 참가를 희망하는 팀원들(총 4인)을 모집하였다. 팀원들은 ..

정말 많은 것을 배웠던 KT AIVLE SCHOOL 1월부터 쉬는 시간 없이 매일 9시부터 18시까지 함께 공부하며 프로젝트 경험을 쌓아왔고 결국 수료식날이 다가왔다. 빅프로젝트 내용을 아직 블로그에 다 정리하지 못했지만 수료 후에도 작업했던 내용을 복습하면서 하나하나 정리해야할 것 같다. 이번 글에는 빅프로젝트 시연회날과 잡페어 마지막 수료식까지 정리하고자 한다. 1. 빅프로젝트 이번 빅프로젝트에서는 많은 취업준비생이 자기소개서를 작성하면서 어려움을 가장 많이 느끼는 부분을 관리해주는 서비스를 제작하였다. 많은 에이블러분들이 취업 준비를 하면서 어려웠던 부분인 자기소개서를 우리 서비스를 이용하면서 자기소개서 초안을 생성받을 수 있었고, 수정과 관리를 받을 수 있었다. 특히 자기소개서의 문단을 보고 적절..

Big Project에서 백엔드와 인프라를 맡은 이운문 Aivler 입니다. 이번 Post는 KT AIVLE 3기 3조 Orin 에서 Chrome Extension 기능을 구현하게 된 이유와 구현 과정을 작성하고자 합니다. Chrome Extension 구글 크롬 확장 프로그램(영어:Google Chrome Extension)은 구글 크롬 브라우저를 수정하는 브라우저 확장 프로그램이다. 이러한 확장은 HTML, JavaScript 및 CSS와 같은 웹 기술을 기반으로 사용하여 작성된다. 크롬 확장 프로그램은 크롬 웹 스토어(이전의 "크롬 확장 프로그램 갤러리" )를 통해 다운로드 할 수 있다. 2010년 2월 기준, 개발자가 2,200 개가 넘는 확장 프로그램을 게시했다. 구글 계정을 가진 모든 사용자는..

GPT(Generative Pre-Training) 최근 ChatGPT(GPT-3.5)와 GPT-4까지 나오면서 화제가 되고 있는 NLP 모델이다. 11주차 미니 프로젝트에서는 자연어 분류 모델로 BERT를 사용하였지만, 다른 계열의 NLP 모델인 GPT에 대해서도 정리하고자 한다. GPT 기존 방식 다양한 딥러닝 모델들은 레이블링된 데이터를 이용해서 학습을 진행 (Supervised Learning) 하지만 레이블된 데이터를 구하기는 쉽지 않음 GPT에서 제안된 방식 준지도 학습 방식을 제안(Semi-Supervised) 비지도 사전 학습(Unsupervised pre-training) + Supervised fine-tuning 최종적인 목표는 다양한 task에 대해 작은 변화만으로 적용시킬 수 있는..

https://aifactory.space/task/2226/overview 제4회 2023 연구개발특구 AI SPARK 챌린지 - 공기압축기 이상 판단 산업용 공기압축기의 이상 유무를 비지도학습 방식을 이용하여 판정 aifactory.space AIVLE 첫 공모전 참여 1반과 2반에서 마음이 맞는 분들과 함께 4인 팀을 이뤄 첫 공모전에 참가함 목표 산업용 공기압축기의 이상 유무를 비지도학습 방식을 이용하여 판정 비지도 학습 머신러닝 유형에는 3가지가 존재함 지도학습(Supervised Learning) 준지도학습(Semi-supervised Learning) 비지도학습(Unsupervised Learning) 이중 처음으로 비지도학습을 목표로 한 공모전 비지도 학습(Unsupervised Learn..

4차 미니프로젝트 주제 다양한 1:1 문의글이 존재할 때, 문의글의 단어와 문맥 등을 파악하여 각 문의별 담당자에게 빠르게 피드백을 받을 수 있도록 문의글을 분류해보자 sub : Bareun, N-gram, Sequence, KoBert, Text Classification 1. Dataset 다양한 문의 Label이 존재 코드에 관련된 문의가 가장 많은 것을 확인 할 수 있음 원격에 대한 문의가 가장 적은 것을 확인 할 수 있음 2. Data Processing NLP에서 자연어를 어떻게 전처리하는가는 매우 다양한 방법이 있으며, 방법에 따라 성능이 바뀜 이번 프로젝트에서는 다양한 처리 방법 중 데이터 증강 수집 Oversampling 형태소 분석기 영어 한국어 분리 한국어 띄어쓰기 검사 및 특수문자 ..

https://wikidocs.net/22893 15-01 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism) 앞서 배운 seq2seq 모델은 **인코더**에서 입력 시퀀스를 컨텍스트 벡터라는 하나의 고정된 크기의 벡터 표현으로 압축하고, **디코더**는 이 컨텍스트 벡터를 통해서 출력 … wikidocs.net Seq2Seq의 문제점 하나의 고정된 크기의 벡터에 모든 정보를 압축하려고 하니 정보 손실이 발생 RNN의 고질적인 문제인 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제가 발생 이러한 문제점을 해결하기 위해 등장한 Attention 개념 Attention Decoder에서 출력된 단어를 예측하는 매 시점(Time step)마다, Encoder의 전체 입력 문장을 다시 한번 참고 전체 ..

3차 미니프로젝트 1번째 주제 차량 공유업체의 차량 파손 여부를 분류하자 sub : ResNet18, VGG-16, Image Classification Task 1. DataSets 주어진 데이터는 실제 차량 파손 이미지를 구하기 어려움으로, DALL-E 라는 이미지 생성 모델을 통해 학습 데이터를 생성한다. (정상 이미지 302개, 비정상 이미지 303개) train, validation, test 데이터 셋 추출 splitfolders 모듈을 사용 train:validation:test = 0.6:0.2:0.2의 비율로 나눔 각각 Car_Images_train, Car_Images_val, Car_Images_test라는 새로운 폴더에 저장하였음. 각 폴더 안에는 abnormal / normal 폴..

3차 미니프로젝트 2번째 주제 화폐를 인지 및 분류하는 딥러닝 모델을 만들어서, 시각장애인분들에게 화폐 구별에 도움이 되는 서비스를 제공하자. sub : YOLO_V5, Object Detection Task 1. DataSets 전체 DataSets은 Image와 JSON 파일이 함께 있는 데이터 각 Label 별로 이미지와 JSON 파일이 함께 존재한다. 학습을 위해 Train과 Validation 셋으로 나눔(train: 0.8, val: 0.2) 2. 데이터 분류 모듈 : Split-folders [pip] 입력 폴더 path와 저장할 path를 넣으면 ratio 비율로 train, val, test 폴더를 자동 생성해주는 모듈 param 중 group_prefix = 2를 할 경우, 이름이 같은..

다양한 머신러닝 모델 1. Linear Regression 회귀? 회귀(영어: regress 리그레스[*])의 원래 의미는 옛날 상태로 돌아가는 것을 의미한다. 영국의 유전학자 프랜시스 골턴은 부모의 키와 아이들의 키 사이의 연관 관계를 연구하면서 부모와 자녀의 키사이에는 선형적인 관계가 있고 키가 커지거나 작아지는 것보다는 전체 키 평균으로 돌아가려는 경향이 있다는 가설을 세웠으며 이를 분석하는 방법을 "회귀분석"이라고 하였다. 이러한 경험적 연구 이후, 칼 피어슨은 아버지와 아들의 키를 조사한 결과를 바탕으로 함수 관계를 도출하여 회귀분석 이론을 수학적으로 정립하였다. - 위키백과 단순 회귀 독립변수 개수로 회귀분석을 단순 회귀와 다중 회귀로 분류 단순 회귀 독립 변수 하나와 종속변수 하나가 1 : ..