📚 AI 강의

모두를 위한 딥러닝 강좌이번 공부는 철저하게 새로운 공부법을 통해 이해를 바탕으로 학습할 예정이다. 110:05Lec 00 - Machine/Deep learning 수업의 개요와 일정212:29ML lec 01 - 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개

https://www.youtube.com/watch?v=Hax03rCn3UI&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=4알파고.직관적인 의사결정을 인공지능이 할 수 있을것인가? 많은 질문들을 던졌는데 답중에 하나가 머

가설 cost function 이라... 거리를 측정하는 것.... Loss function이라고도 함. 차를 계산하는 것. 플러스가 될수도 마이너스가 될수도 있으니. 보통 distsance를 계산하는 것은 제곱한다.

저 값 어떻게 찾죠? 기계적으로 찾아야 사용하는 방법 cost 함수를 미분한다. @@@@큰값으로 이동하겠다는 의미. 미분의 절차>이 수식을 기계적으로 사용을 하면 이 cost function을 최소화 하는 W를 구해내고 그것이 바로 linear regression의 핵

linear regression 을 설계하기 위해서는 세가지가 필요 이렇게 하다보니 많아져서 불편해져서 옆으로 길게 막 쓰는거 말이야@@ 잘처리하는 방법이 없겠니?? 메트릭스 입니다. 진행중

머신러닝 알고리즘을 사용하는데에 있어서 몇가지 팁들을 알려드리도록 하겠습니다. 크게 learning rate를 조절하는 방법과, 가지고 있는 데이터를 선처리 하는 방법, 머신러닝 문제점 오버피팅을 방지하는 방법에 대해 이야기 하겠습니다. 7-2 Training/Test

learning rate를 조절하는 방법data preprocessing 선처리 하는 방법overfitting 방지하는 방법cost function을 정의하고 최소화 하는 값을 찾기위해서 찾은 것: Gradient descent 알고리즘. 이 learning rate을

머신러닝 모델이 얼마나 잘동작하는 지 확인하는 방법 보통 통상적..알파라는 learning rate가 있고람다 라고 하는 regularzation 하는데 얼마나 강하게 할 것인지 의 값들을 좀 튜닝할 필요가 있을때 보통training set을 두개로 나눠서 완벽한 tr

골치아픈걸 기계로 만들자 우리의 뇌를 공부하기 시작. 이 뇌가 굉장히 복잡하게 연결되있구나 ~ 부분부분들을 자세히 보니 뉴런이라 불리는 유닛이 너무나 단순하게 동작되더라 근데 어캐생각할수 있지 ?어떤 인풋이 있고 전해주는 것의 길이에 따라 신호의 양이 달라져. 존쉽.X

뉴런네트워크로 골치아픈 XOR 어캐 풀지??