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2020/12/06 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Convolutional Neural Network(CNN) Convolutional Neural Network(CNN) 2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting 2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Perceptron, Deep Learning, Gradi.. leeezxxswd.tistory.com #1. Recurrent Neural Network(RNN) 이전까지 들어온 입력이 저장된 공간 -state(아래 그림에서 A)가 존재함 새로운 입력과 함께, 이 stat..

2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting Mini-Batch, Back Propagation, Overfitting 2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent #1. Perceptron(1958, Frank Rosenblatt) 생물학적 뉴런을 모방하여 인공.. leeezxxswd.tistory.com #1. Convolutional Neural Network(CNN) - 이미지 인식(Image Classification)에 가장 널리 사용됨 - 일..

2020/12/05 - [데이터 분석 입문/딥러닝] - Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent Perceptron, Deep Learning, Gradient Descent #1. Perceptron(1958, Frank Rosenblatt) 생물학적 뉴런을 모방하여 인공신경망(Artificial Neural Network)의 기본 단위 ※ Activation function : 가중치들의 합으로 만들어진 신호가 이 함수를 만족해야 다음.. leeezxxswd.tistory.com #1. Mini-Batch weight 값을 아주 조금 바꾸기 위해서 내가 가진 모든 training data에 대하여 loss를 모두 계산하는 건 너무 오래 걸림 ▼ 전체 data 중에..

#1. Perceptron(1958, Frank Rosenblatt) 생물학적 뉴런을 모방하여 인공신경망(Artificial Neural Network)의 기본 단위 ※ Activation function : 가중치들의 합으로 만들어진 신호가 이 함수를 만족해야 다음 perceptron으로 전달되도록 한다. #2. Artificial Neural Network (ANN) - Artificial Neural Network : Perceptron을 여러 개 연결한 것 - Artificial Neural Network의 학습 : 우리가 원하는 목표를 달성하기 위한 weight값들을 찾아내는 과정 #3. Deep Learning Single-Layer Perceptron Multi-Layer Perceptron..

2020/12/04 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 손실함수(loss function) 손실함수(loss function) 2020/12/04 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 파라미터(Parameter)와 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 파라미터(Parameter)와 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 2020/12/04 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 신경망.. leeezxxswd.tistory.com #1. 학습, 검증/개발, 테스트 셋 학습 셋 (Training set) - 모델 생성을 위해 학습 과정에 사용 - 모델 파라미터 추정을 위해 소모됨 검증/개발 셋 (Validation/Development set) - 학습 과정에서 하이퍼파라미터를 튜닝하는 데에 사용 ..

2020/12/04 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 파라미터(Parameter)와 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 파라미터(Parameter)와 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 2020/12/04 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 신경망모델(Neural Networks)과 딥러닝(Deep Learning) 신경망모델(Neural Networks)과 딥러닝(Deep Learning) 2020/11/30 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 강화학습.. leeezxxswd.tistory.com #1. 손실함수 (loss function) 학습 알고리즘이 작동하게끔 만드는 원동력 - 손실함수의 값을 줄여나가는 과정이 곧 모델을 학습하는 과정 ☞ 손실(Loss) ? - 실제 데이터..

2020/12/04 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 신경망모델(Neural Networks)과 딥러닝(Deep Learning) 신경망모델(Neural Networks)과 딥러닝(Deep Learning) 2020/11/30 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 강화학습 (Reinforcement Learning) 강화학습 (Reinforcement Learning) 2020/11/30 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 비지도학습 (Unsupervised Learning) 비지도학.. leeezxxswd.tistory.com #1. 파라미터(Parameter) 머신러닝 모델의 파라미터(Parameter) - 모델의 구성 요소이자 데이터로부터 학습되는 것 - 예시) 선형 회귀 모델 (Linear ..

2020/11/30 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 강화학습 (Reinforcement Learning) 강화학습 (Reinforcement Learning) 2020/11/30 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 비지도학습 (Unsupervised Learning) 비지도학습 (Unsupervised Learning) 2020/11/29 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 회귀 (Regression) 회귀 (Regression) 2020/1.. leeezxxswd.tistory.com #1. 신경망 모델 (Neural Networks) - 머신러닝 기법 중 하나의 부류로, 기술의 발전과 많은 연구에 힘입어 가장 널리 쓰이고 있는 방법 - 대표적인 예 : Feed-forward Network #..

2020/11/30 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 비지도학습 (Unsupervised Learning) 비지도학습 (Unsupervised Learning) 2020/11/29 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 회귀 (Regression) 회귀 (Regression) 2020/11/29 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 분류 (Classification) 분류 (Classification) 2020/11/29 - [데이터 분석 입문/.. leeezxxswd.tistory.com #1. 강화학습 (Reinforcement Learning) - 자신이 한 행동에 대한 "보상"을 바탕으로 목적을 달성하는 학습 - 아이가 걷는 과정을 배우는 것, 자전거를 배우는 과정과 유사 -'agent'가 'e..

2020/11/29 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 회귀 (Regression) 회귀 (Regression) 2020/11/29 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 분류 (Classification) 분류 (Classification) 2020/11/29 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 지도학습 (Supervised Learning) 지도학습 (Supervised Learning) 2020/1.. leeezxxswd.tistory.com #1. 비지도학습 (Unsupervised Learning) - 지도학습과는 달리, 타겟값(Y)이 없는 입력 데이터(X)만을 학습하는 방법 - 입력 데이터에 내재되어 있는 특성을 찾아내는 용도 #2. 비지도학습의 종류 1. 군집화 (Clustering) : ..