BOOTCAMP(70)
-
보이스 피싱 AI 구별법(NLP)
음성 인식 및 분석은 딥러닝의 한 분야로, 이를 위해 여러 가지 알고리즘이 개발되었습니다. 이 중에서도, 음성의 특성을 분석하여 사람의 목소리와 AI가 생성한 목소리를 구별하는 방법 중 하나는 스펙트로그램을 사용하는 것입니다. 스펙트로그램은 시간에 따른 주파수의 분포를 시각화한 것으로, 음성의 특성을 잘 나타냅니다. 다음은 이를 구현하는 간단한 파이썬 코드입니다. 이 코드는 두 개의 오디오 파일(하나는 사람의 목소리, 다른 하나는 AI가 생성한 목소리)을 입력으로 받아, 각각의 스펙트로그램을 생성하고, 이를 비교하여 두 오디오 파일이 같은 소스에서 왔는지를 판단합니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io.wavfile a..
2023.06.08 -
[6주차 - Day4] ML_basics - Linear Algebra, Matrix Calculus
Python에서의 벡터, 행렬 표현방법 [10.5, 5.2, 3.25, 7.0] [10.5, 5.2, 3.25, 7.0] import numpy as np x = np.array([10.5, 5.2, 3.25]) x.shape (3,) i = 2 x[i] 3.25 np.expand_dims(x, axis=1).shape (3, 1) A = np.array([ [10,20,30], [40,50,60] ]) A array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]]) A.shape (2, 3) i = 0 j = 2 A[i, j] 30 j = 1 A[:, j] array([20, 50]) i = 1 A[i, :] array([40, 50, 60]) 행렬의 곱셉 (Matrix Multiplication)..
2023.05.14 -
[6주차 - Day3] ML_basics - E2E
End-to-End 머신러닝 프로젝트 부동산 회사에 막 고용된 데이터 과학자라고 가정하고 예제 프로젝트를 처음부터 끝까지 (End-to-End) 진행했습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다. 프로젝트 과정 1. 큰 그림을 봅니다 (look at the big picture). 2. 데이터를 구합니다 (get the data). 3. 데이터로부터 통찰을 얻기 위해 탐색하고 시각화합니다 (discover and visualize the data to gain insights). 4. 머신러닝 알고리즘을 위해 데이터를 준비합니다 (prepare the data for Machine Learning algorithms). 5. 모델을 선택하고 훈련시킵니다 (select a model and train it). 6..
2023.05.14 -
[6주차 - Day2] 기계학습과 수학 리뷰
기계학습에서의 수학 역할 - 수학은 목적함수를 정의하고, 목적함수의 최저점을 찾아주는 최적화 이론을 제공합니다. - 최적화(optimization) 이론에 학습률(learning rate), 멈춤 조건과 같은 제어를 추가하여 알고리즘 구축 - 사람은 알고리즘을 설계하고, 데이터를 수집 벡터(vector) - 샘플을 특징 벡터로 표현(feature vector) 예) Iris 데이터에서 꽃받침의 길이, 꽃받침의 너비, 꽃잎의 길이, 꽃잎의 너비라는 4개의 특징이 각각 5.1, 3.5, 1.4, 0.2인 샘플 - 요소의 종류와 크기 표현 - 데이터 집합의 여러 개 특징 벡터를 첨자로 구분 행렬(matrix) - 여러 개의 벡터를 담음 - 훈련집합을 담은 행렬을 설계행렬(design matrix)이라 부름 예..
2023.05.12 -
[6주차 - Day1] 인공지능과 기계학습 소개
기계학습: 최적의 프로그램(알고리즘)을 찾는 행위 기계학습의 핵심 3가지: 경험, 과업, 성능 어떤 태스크에 대해 규칙을 찾는데, 입력과 결과를 찾을 때, 세련된 결과를 점진적으로 만들어 가는 것이 기계학습. 새로운 규칙에서 데이터라는 경험에서부터 문제를 점진적으로 풀 수 있는 진보적인 퍼포먼스이라 할 수 있습니다. 인공지능은 연산 장치의 탄생과 동일하게 나타났는데, 사람보다 복잡한 연산을 잘한 컴퓨터. 컴퓨터에 대한 높은 기대감으로 인하여 컴퓨터의 능력을 과신하기도 했습니다. 훈련집합(training set) - 가로축은 특징, 세로축은 목표치 - 관측한 4개의 점이 훈련집합을 구성함 가설인 직선 모델의 수식 - 2개의 매개변수 w와 b y = wx + b 기준 사람의 학습 기계 학습 학습 과정 능동적..
2023.05.12 -
[5주차 - Day3] Django로 동적 웹 페이지 만들기
#models.py from django.db import models class.Coffee(models.Model) name = models.Charfield(default="", max_length=25) price = models.IntegerField(default=0) is_ice = models.BooleanField(default=False) 장고에 커피를 추가하고, 그 안에 name, price, is_ice를 추가합니다. #admin.py from django.contrib import admin from .models import Coffee admin.site.register(Coffee) class (models.Model): name = models.CharType() price..
2023.05.11