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테랑's Object
안녕하세요. 테랑입니다. 오늘은 Deep Learning 두번째 시간입니다. 딥러닝을 공부하다보면 생송한 단어들 때문에 당황하는 경우가 생기는데요. 딥러닝 활용시 가장 많이 나오는 단어 세가지에 대해 알아 보겠습니다. 1. (Linear) Hypothesis사전적인 의미로 가설, 추측, 추정이라는 뜻을 가지고 있는데요.말 그대로 Traning Data 를 학습한 결과를 가지고, 일차 방정식 형태의 가설을 세우는 것을 말합니다.예를 들자면 학습 시간에 대한 시험 결과를 예측할 수 있는 기준이 되는 선을 만들어 두는 거죠.형태는 H(x) = WX + b 입니다. 2. Cost Function정해진 가설 즉 Hypothesis 와 실제 Data 간의 거리 (차이) 를 측정하는 것을 말합니다.거리를 계산하는 것..
앞으로 일반 개발과 더불어 AI, 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습 내용을 공유할 생각입니다. 1. 머신/딥 러닝이란 무엇인가?1) 머신러닝축적된 데이타를 기반으로 학습을 통하여 무언가에 대해 예측을 하거나 현상에 대한 분석을 하는 것을 말한다. 일반적으로 통계학을 기반으로 학습을 수행하며, 대표적으로 알파고나 자율 주행 자동차 등이 있다.(개인적으로는 Oracle 옵티마이져도 머신러닝의 일종인거 같은데... 어딜봐도 그런 말은 없는거 같네요.. ㅎㅎ) 2)딥러닝최근 가장 각광받고 있는 머신러닝 기술 중 하나로 뉴럴 네트워크. 즉 사람의 뇌가 여러개의 뉴런들이 모여 이루어진 것처럼 학습하는 방법을 사람의 두뇌처럼 하도록 하는 것이다. 2. 머신러닝의 학습 방법1) 지도학습 (Supervised Learnin..