여행하는 코딩끄적끄적

목차 해당 포스트(Machine Learning)는 유투브 혁펜하임의 강의 내용을 듣고 제 생각대로 정리한 내용이라 틀린 내용이 있을 수 도 있습니다. Deep Learning 퍼셉트론(Perceptron)이란? 앞서 포스트에서 신경망(NN, Neural Network)에 대해 알아보았습니다(https://scribblinganything.tistory.com/672). 해당 도식은 단순히 입력의 합을 출력으로 보내주었습니다. 퍼셉트론(Perceptron)은 기존의 입력이 출력으로 가는 활성화 함수(Acitivation Function)에 Step 함수와 같은 값을 넣어서 입력이 음수이면 -1을 양수이면 +1을 출력 해줍니다. 퍼셉트론(Perceptron)을 사용하는 이유(목적)은 0, 1과 같이 Dis..

목차 해당 포스트(Machine Learning)는 유투브 혁펜하임의 강의 내용을 듣고 제 생각대로 정리한 내용이라 틀린 내용이 있을 수 도 있습니다. 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)이란? 위와 같이 몸무게 데이터와 수명과의 관계알려주는 데이터를 그림1과 같이 모았습니다. 이때 몸무게 데이터는 x값으로 그리고 수명 데이터는 y 데이터로 표기 해줍니다. 이를 선형대수학의 행렬(Matrix)과 벡터(Vector)로 표현하면 아래와 같습니다. 최종적으로 Loss 함수를 최소화(https://scribblinganything.tistory.com/670) 하는 x벡터 값을 찾는 것이 머신 러닝의 모델링 방법인 것입니다. 그리고 수식2와 같이 a, b 변수를 찾는 선형식이기 ..

목차 해당 포스트(Linear Algebra)는 유투브 혁펜하임의 강의 내용을 듣고 제 생각대로 정리한 내용이라 틀린 내용이 있을 수 도 있습니다. 선형 회기 Loss 함수 최소 값 찾기 앞서 포스트에서 선형회기(Linear Regression)에 대해 알아보았고(https://scribblinganything.tistory.com/668) 회기 모델을 만들기 위해 위 수식1을 최소화 하는 것이 데이터를 대표하는 모델이라는 것에 대해 확인하였습니다. 수식1은 Loss Function으로 2차 방정식입니다. f(x) 값이 작을 수록 loss 가 작아지는 것입니다. 찾고 싶은 값은 x 벡터(vector) 값입니다. 여기서 a는 기울기 b는 절편의 값입니다. 나머지 y벡터와 A 행렬은 이미 알고 있는 데이터 ..

목차 해당 포스트(Linear Algebra)는 유투브 혁펜하임의 강의 내용을 듣고 제 생각대로 정리한 내용이라 틀린 내용이 있을 수 도 있습니다. 선형회기(Linear Regression) 란? 여러개의 데이터 셋이 있는 경우 데이터들 간에 상관 관계를 선형적으로 표현하기 위해 사용하는 알고리즘이 선형회기 입니다. 예를 들어 약 100명의 사람들의 키와 몸무게에 대한 정보를 가져옵니다. 데이터들이 위에서 검정색으로 표기된 점들입니다. 그리고 빨간 색 라인이 선형 회기 알고리즘으로 키와 몸무게 사이의 관계를 잘 표현한 모델이 되는 것입니다. 선형대수학으로 위 모델을 만드는 방식은 아래와 같습니다. x 값은 몸무게이고 y 값은 키 입니다. 여기서 x값과 y 값은 이미 알고 있는 값이고 a, b 벡터(Vec..