딥러닝 스터디

스터디 게시글은 공부한 내용 중 핵심이라고 생각되는 부분에 대한 요약과 약간의 개인적인 TMI를 작성할 예정😇 아직 초심자인 입장에서 주저리주저리 적는게 현업자인 분들이 많은 벨로그에서 조금 부끄럽긴 하지만 딱 지금 내 수준에서 느껴지고 떠오르는 부분들을 기록

2.3 적응형 선형 뉴런과 학습의 수렴 > Perceptron vs. Adaptive Linear Neuron (Adaline) Perceptron은 결정함수를 통과한 y'을 사용해서 가중치를 업데이트 하는데 사용 Adaline은 결정함수, 즉 임계함수를 통과하기

차원 축소를 사용한 데이터 압축 차원 축소를 하는 이유는? 많은 Feature를 사용하는 것 보다 설명력이 높은 Feature를 사용하는 것이 중요. 설명력 높은 모델을 생성하기 위함 주성분 분석을 통한 비지도 차원 축소 주성분 분석(Principal Compo

SVM (Support Vector Machine) : 결정경계와 샘플들 간의 거리(margin)를 최대로서포트 벡터 (Support Vector): 마진의 폭을 결정하게 하는 샘플로 결정경계와 가장 가까운 샘플마진 (Margin): 결정경계와 서포트 벡터 사이의 거리

Scikit-learn: 파이썬 기반의 대표적인 머신러닝 라이브러리파이썬 기반의 대표적인 머신러닝 라이브러리로, 말그대로 '파이썬 스러운' 라이브러리이다.머신러닝을 위한 다양한 알고리즘, 프레임워크, API를 제공한다.많이, 그리고 오래 쓰인 라이브러리라고 함붓꽃 데이

TMI우리 팀은 당장 한달, 늦으면 두달 안에 실전에서 코드를 읽고 적용해야 하는 입장이라서 기존에 진행하던 딥러닝 스터디의 진행 방법과 도서를 수정했다. 기존에 선정했던 책이 이론 위주, 수식 위주였다면 이번에 고른 <머신 러닝 교과서 with 파이썬>은 조금

Jupyter NoteBook: 웹브라우저 코랩에 파이썬 코드를 작성하면, 구글 클라우드 (가상 서버)에서 실행한 다음 결과를 브라우저에 값을 돌려줌. 파이썬 뿐만 아니라 싸이킷런, 텐서플로 등도 무료로 이미 설치되어있음!