profile
숨참고 Deep Dive...
post-thumbnail

[ML] 비지도 학습 - (K-means, 가우시안 혼합 모델)

비지도 학습이란 알고 있는 출력값이나 정보 없이 학습 알고리즘을 가르쳐야 하는 모든 종류의 머신러닝을 의미학습 알고리즘은 입력 데이터만으로 데이터에서 지식을 추출할 수 있어야 함클러스터링(clustering)차원 압축(dimensionality reduction)이상

2022년 4월 28일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[ML] What is 'Kernels'?

The kernel calculates the inner product of two vectors in a different space (preferably without explicitly representing the two vectors in the differe

2022년 4월 27일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[최적화] Optimization problems

Optimization problems?최적화 문제(optimization problems)란 여러 개의 선택 가능한 후보 중에서 최적의 해(optimial value)를 찾는 것 또는 최적해의 근접한 값을 찾는 문제를 일컫습니다.머신러닝 분야에서는 이를 비용 함수(c

2022년 4월 27일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[최적화] Convex optimization problem

Convex optimization problem: f(x)가 convex이고 feasible set이 convex이다.$<convex \\ function>$$<convex \\ set>$local minimum이 global minimum이다.

2022년 4월 27일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[핸즈온머신러닝] 4장 모델 훈련

1장부터 3장까지는 머신러닝 모델과 훈련 알고리즘을 살펴보았습니다. 챕터 4는 모델이 어떻게 구현되고 작동되는지를 살펴보는 단원입니다. 모델이 어떻게 작동하는지를 알면 적절한 모델 선택 올바른 훈련 알고리즘 작업에 맞는 좋은 하이퍼 파라미터

2022년 4월 21일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

머신러닝 공부 중 - 추천 교재, 강의, 블로그

이번 게시글의 목적은 그냥 잠깐 포스팅을 쉬어갈 겸, 작성합니다.공부를 한 사람이라면 누구나 다 알 수도 있는 정보이겠지만, 그래도 누군가에게 도움이 된다면 좋겠네요.전 요즘 머신러닝을 공부 중입니다! 핸즈온 머신러닝 책으로 공부한지 한 달 정도 되었습니다. 해당 책은

2022년 4월 19일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[ML ]지도학습(supervised learning) - 분류(classification)

지도학습의 분류를 살펴보려고 합니다.다룰 내용 목차는 아래와 같습니다!ClassificationMaximum likelihood estimationLogistic regressionCross entropy errorMultinomial logistic regressio

2022년 4월 10일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

머신러닝에 필요한 기초 수학 정리

저는 한빛미디어의 '파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서' 책을 바탕으로 내용을 직접 필기하여 정리하였습니다.내용의 출처는 모두 해당 책임을 밝히며, 책으로 보고 싶으신 분들은 'CHAPTER 4 머신러닝에 필요한 수학의 기본'을 참고하시면 됩니다.필기 자료를 사용하실

2022년 3월 28일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

선형회귀 (Linear Regression)와 성능 측정 지표

모델을 훈련 시킨다는 것은 모델이 훈련 세트에 가장 잘 맞도록 모델 파라미터를 설정하는 것이며 이를 위해 훈련 세트에 얼마나 잘 맞는지 측정해야 함회귀에서 가장 널리 사용되는 성능 측정 지표는 평균 제곱근 오차(RMSE)이다.즉, RMSE를 최소화하는 $\\theta$

2022년 3월 18일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[DL] Weak supervision, Semi-supervised learning

💻 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 강의 11강📄 Various Types of Supervision in Machine Learning📄 Weak Supervision (Part I)📄 Snorkel — A Weak Supervision SystemW

2022년 3월 12일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[ML] Random Forest

💻 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 강의 4-2🔗 랜덤 포레스트 - 위키백과이번에 정리할 개념 Random Forest는 앞서 포스팅한 Decsion Tree와 흐름이 이어집니다. Decision tree가 뭔지 모른다면 참고하시는 걸 추천드리고, 대충 개

2022년 3월 9일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[ML] Decision Tree

💻 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 강의 2-1🔗 What is a Decision Tree?저는 해당 강의를 듣고 greedy recursive splitting 전략을 사용한다는 부분에서 이해가 명확히 되지 않아,머신러닝 지도학습의 가장 기본적인 알고리

2022년 3월 9일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[DL] Parametric vs Non-parametric model

💻 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 강의 4-1🔗 Parametric model과 Non-parametric model🔗 Parametric vs Nonparametric Models이번 포스팅에서 정리할 개념은 첫 번째 강의의 4-1 part와 아래 세

2022년 3월 9일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[DL] Generative vs Discriminate Model

Reference 🔗 Discriminative vs. Generative model 🔗 Generative model과 Discriminate model 차이점과 비교 Pattern Recognition에서 classification에 사용하는 모델은 2가지

2022년 3월 9일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[NLP] 임베딩(Imbedding)

해당 포스팅은 이기창님의 📒 '한국어 임베딩' 책을 바탕으로 개념을 정리합니다.따라서 책에서 정의 내리고 쓰는 용어가 기준이므로 기존 용어와 살짝 다른 부분이 있을 수도 있습니다. (없을 것 같긴 하지만요)이기창님의 관련 자료한국어 임베딩 튜토리얼한국어 임베딩 깃헙

2022년 2월 26일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[혼공머] 순차 데이터와 순환 신경망

👩‍🔬 이번에는 혼공머 책의 챕터 9-1 파트입니다.📕 혼자공부하는머신러닝+딥러닝, 한빛미디어순차 데이터(sequential data)는 텍스트나 시계열 데이터(time series data)와 같이 순서에 의미가 있는 데이터를 말합니다.'I am a boy''b

2022년 2월 23일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[DL] Recurrent Neural Networks and LSTM

이번 포스팅은 RNN과 LSTM에 대해 공부하고 정리하려고 합니다.🚀 이전에 RNN과 LSTM에 대해 따로 정리한 자료가 있습니다. 해당 자료는 일러스트를 이용해서 정리한 자료이니 필요하신 분은 참고하세요. 🔗 [Recurrent Neural Networks

2022년 2월 22일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[DL] Long Short-Term Memory(LSTM) and GRU

이번 포스팅은 LSTM의 아주 기초적인 부분에 대해 공부해보려고 합니다.🚀 앞으로 NLP 분야를 공부할 예정이니 기본기를 탄탄하게 쌓는 포스팅이 되면 좋겠군요!해당 포스팅은 Reference에 있는 일러스트로 설명하는 LSTM 포스팅을 바탕으로 번역하여 정리했음을 밝

2022년 2월 20일
·
2개의 댓글
·
post-thumbnail

[DL] Recurrent Neural Networks (순환 신경망)

이번 포스팅은 RNN의 아주 기초적인 부분에 대해 공부해보려고 합니다.🚀 앞으로 NLP 분야를 공부할 예정이니 기본기를 탄탄하게 쌓는 포스팅이 되면 좋겠군요!해당 포스팅은 Reference에 있는 일러스트로 설명하는 RNN 포스팅을 바탕으로 번역하여 정리했음을 밝힙니

2022년 2월 19일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

[DL] Batch Normalization (배치정규화)

이번엔 Batch Normalization의 개념을 정리하려고 합니다. 제가 참고한 포스팅과 영상 등은 아래 Reference에 모두 남겨놓았으니 참고 부탁드립니다.😊📄 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Traini

2022년 2월 19일
·
0개의 댓글
·