AI ／ DL47 [딥러닝 기초 다지기] 3-3. Computer Vision Applications Semantic Segmentation 어떤 이미지에 대해 픽셀마다 어디에 속하는지 분류하는 문제다. 예를 들어 자율 주행에서 내 앞에 있는 물체가 사람인지, 도로인지, 인도인지, 신호등인지 등에 대해 구분해야 하는 경우가 있다. 특히 센서를 활용하지 않고 이미지만을 갖고 다루는 문제에서는 Semantic Segmentation이 중요하다. Fully Convolutional Network Convolutional Feature Map을 원하는 차원 벡터로 가는 fully-connected layer로 만드는 흔한 CNN 과정이다. Fully Convolutional Network는 dense layer를 없애서 output을 Conv layer으로 바꾼다. 이 dense layer 없애는 과정을 Con.. 2022. 10. 25. 표경호(2020), 「인공지능을 이용한 바이오인포메틱스와 데이터 기반 신약개발 연구 동향」 의료산업에서의 적용 인공지능이 의료산업에서 적용되는 범위는 연구 분야를 비롯하여 신약 개발, 환자 데이터 수집 및 분석 그리고 위협 요소 확보, 병원 관리 프로그램, 임상의사의 수술 지원 그리고 웨어러블 디바이스(Wearable device)를 이용한 환자의 건강 추적 관리 등이 있다. 지도형 학습 : 이미 환자의 예후가 존재하는 임상데이터에서 임상적인 마커들이 존재한다면, 이 가운데 환자의 예후를 결정지을 수 있는 주요 인자들을 인공지능을 이용해 발굴할 수 있고, 신약에 대해 임상적으로 중요한 요소에 대한 예측이 가능하다. 약물 개발과정 1. 생물학적인 활성을 갖는 새로운 화학적 화합물의 선별과 생물학적 활성 검증 → 리드 물질 확보 2. 리드 물질의 생물학적인 영향과 리드 물질의 신약으로서의 영향도 .. 2022. 10. 24. [딥러닝 기초 다지기] 3-2. Modern CNN - 1x1 convolution의 중요성 완전 Modern이라고 하기엔 어폐가 있으니 주의하며 강의를 듣자. 네트워크를 깊게 쌓아가면서 Parameter를 줄여나가는 기술을 알아가보자. AlexNet AlexNet은 2012년에 개최된 ILSVRC(ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge) 대회의 우승을 차지한 CNN 구조이다. AlexNet이 잘 될 수 있었던 이유는 다음과 같다. Rectified Linear Unit(ReLU) activation : 활성 함수가 가져야 하는 큰 특징은 비선형(Non-Linear)이다. ReLU도 비선형 함수라고 볼 수 있다. 0보다 클 때에 기울기(slope)가 1이기 때문에 원하는 gradient가 사라지거나 레이어를 깊게 쌓았을 때 네트워크를 망칠 수 있.. 2022. 10. 24. [생명과학을 위한 딥러닝] 4장. 분자 수준 데이터 다루기 분자 수준의 데이터에 머신러닝을 사용하는 것은 재료화학과 화학 분야에서 특히 유용하다. 노동 집약적인 실험의 양을 줄이고 머신러닝을 통해 새로운 분자 구조를 예측할 수 있기 때문이다. 다시 말해 무작위로 실험하는 대신 머신러닝 모델로부터 제안된 분자를 사용해 실험함으로써 성공 가능성을 높일 수 있다. 분자 수준 데이터에 머신러닝을 적용하기 위해 먼저 분자 구조 데이터를 벡터로 변환하는 분자 피처화(molecular featurization)가 필요하다. 분자는 복잡한 구조를 갖기 때문에 이를 표현하기 위해 다양한 기술이 개발됐다. 분자 피처화가 끝나면 머신러닝을 진행한다. 분자 데이터 피처화 SMILES 문자열과 RDKit SMILES(Simplified Molecular-Input Line-Entry .. 2022. 10. 18. [생명과학을 위한 딥러닝] 3장. DeepChem을 이용한 머신러닝 (2) MNIST 데이터셋으로 필기 인식 모델 만들기 이번 프로젝트도 오류가 많아서, 설명하면서 정정하려고 한다. 앞에서는 DeepChem에 사전 정의된 모델인 dc.models.MultitaskClassifier를 사용해 머신러닝을 했다. 그러나 사전 정의된 모델보다 사용자가 직접 모델을 정의하는 일이 더 많다. 직접 합성곱 신경망 모델을 만들어 MNIST 필기 인식 데이터셋에 적용시키는 방법을 배운다. MNIST 필기 인식 데이터셋은 필기된 숫자를 올바르게 분류하는 머신러닝에 많이 사용된다. 전체적인 구조는 이미지의 일부 피처를 식별하기 위한 두 개의 합성곱 레이어로 시작해서 두 개의 완전 연결 레이어(full connection layer)를 통해 이미지에 적힌 숫자를 예측한다. 시작하기에 앞서 터미널에 .. 2022. 10. 17. [생명과학을 위한 딥러닝] 3장. DeepChem을 이용한 머신러닝 (1) 본격적인 내용에 들어가기 전에, 이 코드 하나를 실행시키기 위해 겪은 우여곡절을 정리하려한다. 잘 안 쓰이는 머신러닝 라이브러리인 DeepChem이다보니 환경 셋업만 몇 시간 걸렸는지 모르겠다. 나 같은 사람이 다시 나타나지 않도록… DeepChem 설치하기 https://deepchem.io/ DeepChem Get Started. Select your preferences, then run the DeepChem install command. Conda is our recommended package manager Version stable nightly Package Manager conda pip docker GPU Enabled deepchem.io 공식 홈페이지에 친절하게 설치하는 방법을 알려.. 2022. 10. 15. [SW 코딩 훈련] 핵심 HTML/CSS 기초 01. 웹사이트 만들기 프로그래밍이란? 컴퓨터와 소통하는 방법을 의미 컴퓨터에게 전달하는 정보를 어떻게 보여주고 제어할지 결정 가능 웹 개발을 하기 위한 언어로 브라우저와 소통 웹을 구성하는 요소 HTML : 웹페이저의 정보 또는 설계도 CSS : 웹페이지의 디자인 또는 스타일링(SS를 Style Sheet라고 한다) JavaScript : 웹페이지의 기능과 효과 어떤 건물을 지을 때 건물 설계도를 HTML라 할 수 있고, 인테리어 디자인은 CSS, JavaScript는 엘레베이터의 기능과 효과 등으로 비유할 수 있다. 웹사이트를 만드는 건 건물을 짓는 과정과 비슷하다고 할 수 있다. 출력하고자 하는 문구 태그 : 열린 태그 와, 닫힌 태그 로 이루어져 있다. 열린 태그는 시작 머리에, 닫힌 태그는 코드 입력이 끝난 후에 사용.. 2022. 10. 11. [AI 데이터 분석] 산업 데이터를 활용한 인공지능 프로젝트 04. 금융 거래 고객 신용 위험도 예측 보호되어 있는 글 입니다. 2022. 10. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
