전체 글 (18) 썸네일형 리스트형 신경망 학습 “ 학습 “ 이란 훈련 데이터로부터 가중치 매개변수의 최적값을 자동으로 획득하는 것을 의미한다. 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표인 손실 함수를 소개한다. 이 손실 함수의 결괏괎을 가장 작게 만드는 가중치 매개변수를 찾는 것이 목표이다. 손실 함수의 값을 가급적 작게 만드는 기법으로, 함수의 기울기를 활용하는 경사법을 알아보자. 신경망의 특징은 데이터를 보고 학습할 수 있다는 점이다. 데이터에서 학습한다는 것은 가주이 매개변수의 값을 데이터를 보고 자동으로 결정한다는 뜻이다. 수작업으로 매개변수를 정해주는 것은 매우 쓸모없고, 불가하다. NOTE_ 퍼셉트론도 직선으로 분리할 수 있는 ( 선형 분리 기능 ) 문제라면 데이터로부터 자동으로 학습할 수 있다. 선형 분리 가능 문제.. 머신러닝과 딥러닝 머신러닝의 연산 과정에서 입력과 출력은 사람이 판단하지만, 내부 구조인 함수는 컴퓨터가 규칙으로 이끌어 내 생성한다. 지도 학습 (Supervised Learning) : 사람이 제시한 지도(정답) 데이터를 바탕으로 학습하는 방법 비 지도 학습 (UnSupervised Learning) : 사람도 예측할 수 업서나, 그 데이터의 양이 매우 많아 지도 데이터를 제공하기 어려운 경우에 사용, 보통 데이터의 특징을 파악하는 데에 사용 클래스 분류 : 사람이 정답을 확인할 수 있는 분류 기준 Ex) 중간 고사 성적 평균이 50점 미만, 50점 이상인 학생의 그룹 분류 -> 사람이 제시한 지도를 바탕으로 학습하므로, 지도 학습 군집화 : 정답을 확인할 수 없는 상태로 그룹을 나눔, 데이터를 “몇.. 이전 1 2 3 다음
