conda install tqdm
conda install -c conda-forge ipywidgets
for idxSB, dataSB in tqdm(dfStarbucks.iterrows()) :
for idxSB, dataSB in tqdm_notebook(dfStarbucks.iterrows()) :
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Python 공부 시작 (1) | 2022.04.26 |
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허블 망원경이 찍은 우주 사진에 참가자들이 직접 눈으로 소행성이 지나간 흔적을 찾고,
그 흔적들을 AI로 학습시켜 소행성 인식 모델을 만들어 낸 것이다.
그 결과로 1701개의 소행성을 찾아 냈다고 한다. 더욱이, 이중 1301개는 알려지지 않았던 새로운 소행성이라고 하니 놀라울만한 결과이다.
점차 더 많은 분야에 AI가 적용되고 있고, 그 속도 또한 더 빨라지고 있다.
시민 과학자 1만명·구글 인공지능 합작… 소행성 1701개 찾아냈다 [사이언스샷] - 조선일보 (chosun.com)
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기존에 인공지능이라 하면, dataset 에 일일히 라벨을 붙어주어 학습을 시킨뒤 만들어진 모델을 가지고 분석, 예측을 해왔다. 하지만 이제 학습 없이 데이터를 넣으면 인공지능이 스스로 오브젝트들을 분리해주는 알고리즘이 나왔다.
MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 연구팀이 Semantic Segmantation을 기반으로 이미지 전체에 레이블을 지정해주는 알고리즘인 STEGO(Self-Supervised Transformer with Energy-based Graph Optimization)을 개발 했다.
머신러닝에 있어서 학습 데이터 및 학습 방법은 매우 중요한 요소 였다. 퍼셉트론 이론에 따르면 가중치와 편중이 중요한 요소인데, 학습데이터 및 학습 방법에 따라 이 두가지가 변하기 때문이다. 하지만 이제 알아서 이미지를 픽셀단위로 분리해 라벨링을 해주는 수준으로 인공지능이 발전했다니.. 더 많이 배워야 겠다.
“인간보다 더 잘 본다”…픽셀까지 식별하는 AI < 테크 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)
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