꿈이 너무 많은 한 대학생의 공간

본 포스팅은 구름EDU 딥러닝 이론 및 파이썬 실습 (허민석) 을 참고하여 작성된 요약본입니다. 비전문가가 작성하였으므로 참고만 해주시길 부탁드립니다. 1. 선형이란? 머신러닝에서의 선형은 머신러닝 공식에서의 계수들이 선형적인 관계에 있을 때를 선형 모델이라고 합니다. (선형적인 관계란 강의에서 구체적으로 나와있진 않지만, 정보를 찾아보며 조합해본 결과 두 변수들의 값을 좌표평면에 표시했을 때, 직선으로 이루어졌을 때 두 변수를 선형 관계에 있다고 유추됩니다.) 이해가 잘 가지 않지만 최대한 이해하기 위해 강의에서 제공해주신 예제를 확인해보겠습니다. 위와 같이 w1과 w2의 관계를 표현하는 그래프가 있다고 가정합시다. 만약 3w1과 2w2를 위와 같이 표현했을 때, 위와 같이 3w1 + 2w2 로 나타낼..

본 포스팅은 구름EDU 딥러닝 이론 및 파이썬 실습 (허민석) 을 참고하여 작성된 요약본입니다. 비전문가가 작성하였으므로 참고만 해주시길 부탁드립니다. 1. 멀티 인풋 뉴런이란? 싱글 인풋 뉴런에서는 f(p * w + b) = a(f는 활성 함수, p는 자극, w는 가중치, b는 편향)의 형태로 뉴런이 작동했습니다. 하지만 실제 뇌에서 작동하는 뉴런은 한 개 이상의 자극을 받는다. 그러므로 싱글 인풋 뉴런으로는 효과적으로 처리할 수 없다. 싱글 인풋 뉴런과 큰 차이점은 없다. 단지 p가 하나 더 늘어났을 뿐이다. 즉 2개의 입력을 받는 멀티 인풋 뉴런은 다음과 같은 형태를 띈다. f( (p1 * w1) + (p2 * w2) + b ) = a (이때 p1, p2는 자극, w1, w2는 가중치, b는 편향,..

본 포스팅은 구름EDU 딥러닝 이론 및 파이썬 실습 (허민석) 을 참고하여 작성된 요약본입니다. 비전문가가 작성하였으므로 참고만 해주시길 부탁드립니다. 1. 딥러닝이란? 딥러닝이란 다양한 머신러닝 기술 중 하나이다. 우리의 뇌 속 실제 뉴런 세포를 가져온 것이다. 실제 뉴런의 구조는 가지 돌기 - 신경 세포체 - 축삭 돌기로 이루어져 있는데 가지 돌기에서 어떠한 신호를 받으면 그 신호를 계산해 또 다른 한 가지 신호를 만들어 축삭 돌기로 전달한다. 이러한 방식으로 사람의 뉴런이 구성되어 있는데, 실제 딥러닝에서 사용되는 뉴런 구조와 유사하다. 어떠한 x값을 받았을 때, 지정된 가중치 값(w)를 곱한 값과 b(편향)을 더한 후 Activation Function(활성 함수)에 넣어 0인지 1인지를 판단해 ..