Computer Science/AL, ML 58 Neural Network의 배경 Neural Network 인간의 뇌를 모방해서 더 복잡하고 세련된 task를 수행하기 위해 만든 모델이다. 수많은 신경세포들이 모여서 뇌를 구성하는 것 처럼 많은 node들을 이용해서 network를 만든다. 인간의 뇌는 자극에 따라서 활성되는 신경세포들이 달라진다. 이와 유사하게 node의 weight들을 이용해서 외부 자극에 따라 연결되는 관계를 바꾼다. 2021. 8. 5. Linear Regression Linear Regression Regression이란 "Regression toward the mean"으로 전체의 평균을 추적하는 것이다. 즉 Linear regression이란 전체의 평균에 가장 적합한 직선의 방정식을 찾는 것으로, 데이터들의 선형 관계를 추론하는 것이다. 아래와 같이 직선의 방정식을 세우고 적절한 W와 b를 찾으면 된다. $H(x) = Wx + b$ - W : Weight - b : Bias 방법 hypothesis 설계 → cost 계산 → cost 최소화 의 단계를 거친다. 결국 궁극적인 목표는 cost를 최소화 하는 것이다. hypothesis(가정) : 이러한 직선이 평균에 가장 잘 취합할 것이다라고 가정하는 것이다. cost(비용) loss, error 라고도 한다. 실.. 2021. 8. 5. Machine Learning Machine Learning (기계학습) Explicit Programming의 한계 Explicit programming이란 프로그래머가 모든 경우에 대해서 분기를 만들고 명령을 하는 것을 말한다. Explicit programming에는 다양한 경우에 대해 모든 것을 고려할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 예를 들어, 스팸메일 필터링, 자율주행 같은 경우에는 판단하기에 너무 많은 경우가 있기 때문에 이를 모두 고려하면서 프로그래밍 할 수 없다. 이를 극복하기 위해 machine learning을 이용한다. 프로그래머가 모든 경우에 대해서 프로그래밍 하는 것이 아니라, 컴퓨터가 스스로 학습하며 판단하는 것이다. Supervised Learning vs. Unsupervised Learning 학습 방.. 2021. 8. 5. 이전 1 ··· 9 10 11 12 다음
