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Part 1 Demand prediction nueral network의 가장 기본적인 형태 price, shipping cost, marketing, material 이라는 네 개의 input이 각각 affordability, awareness, perceived quality라는 요인에 영향을 주고, 이 세 개의 요인이 합쳐져 demand라는 output으로 이어진다. 충분한 데이터가 주어진다면 input에서 output으로 mapping하는 작업을 아주 잘 수행할 수 있게 된다. Part 2 (more complicated) Face recognition 컴퓨터는 각 필셀이 얼마나 밝은지를 "숫자"로 파악한다 1000 x 1000 픽셀로 구성된 사진이라면 1,000,000개의 픽셀을 데이터로 가지게..
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Supervised Learing Anything you can do with 1 second of thought, we can probably now or soon automate. Exmaple(email) The toy arrived two days late, so I wasn't able to give it to my niece for her birthday. Can I return it? Input text Refund / Shipping / Other What happens if you try? 1000개의 데이터로 온전히 학습하기란 쉽지 않다. 물론 정확히 필요한 데이터의 수를 파악하는 것도 불가능하다. What makes an ML problem easier 1. Learning a "si..
A lesson from the rise of the Internet Internet Era: shopping mall + website != internet company A/B testing short iteration time decision making pushed down to engineers and other specialized roles AI era: Any company + deep learning != AI company strategic data acquisition: key of great AI company unifeid data warehouse pervasie automation new roles(e.g., MLE) and division of labor AI Transfor..
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Machine Learning Supervised Learning Input(A): email, audio, English... Output(B): spam, text transcript, Chinese... Application: spam filtering, speech recognition, machine translation Why now? AI가 급부상하게 된 것은 머신러닝과 인공신경망을 기반으로한 딥러닝의 발전 덕분이다. 발전 정도를 도식화하면 위와 같다. 따라서 우리는 large neural network와 big data가 필요하다고 말할 수 있다. What is data? Example of a table of data(dataset) A와 B 자리에는 무엇이든지 내가 원하는 것이 오게 될..
Introduction AI가 창출하는 가치는 매년 증가하고 있다. 다양한 분야에서 폭풍 성장중 Demystifying AI ANI(aritificial narrow intelligence) smart speaker, self-driving, car ... AGI(artificial general intelligence) do anything a human can do 인간을 지배할 거싱라는 두려움을 야기하는 분야로 볼 수 있다. 하지만 지나치게 우려할 필요는 없다. What you'll learn What is AI? Machine Learning Data What makes an AI company What machine learning can and cannot do Optional: Intuiti..
