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AI Researcher 가 되고 싶어요
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[혼공머] 손실 함수(loss function), 조기 종료(early stopping), hinge loss

👩‍🔬 이번에는 혼공머 책의 챕터 4-2 파트입니다.📚 혼자공부하는머신러닝+딥러닝, 한빛미디어🔗 서포트 벡터머신, SVM - (2)확률적 경사 하강법(SGD)미니배치 경사 하강법(Minibatch gradient descent)배치 경사하강법(Batch grad

6일 전
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[혼공머] 배치와 미니 배치, 확률적 경사하강법

👩‍🔬 이번에는 혼공머 책의 챕터 4-2 파트입니다.📚 혼자공부하는머신러닝+딥러닝, 한빛미디어📄 Gradient Descent - 경사하강법, 편미분, Local Minimum📑 경사하강법(Gradient Descent)🔗 배치와 미니 배치, 확률적 경사하강

6일 전
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[혼공머] Logistic Regression(로지스틱 회귀)

공부 벌레🐛 되려다 머리가 터지려는 요즘...🤯📚 교재: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝🔗 로지스틱 회귀🔗 로지스틱 회귀분석의 원리와 장점🔗 위키백과 - 로지스틱 회귀저는 위 교재 흐름을 바탕으로 개념 정리 중입니다.이번 포스팅은 챕터 4-1 로지스틱 회귀에

6일 전
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[혼공머] feature engineering, 다중 회귀, Ridge, Lasso

공부 벌레가 되고 싶은 🐛 평범한 사람의 혼공머 챕터 3-3 정리 글입니다.📕 교재: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝🔗 회귀 모델의 종류와 특징우리가 다룰 데이터는 특성(feature) 값이 하나가 아니라 여러 개일 확률이 더 높겠죠.이렇게 여러 개의 특성을 사용한

2022년 1월 12일
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[혼공머] Linear Regression(선형 회귀, 다항 회귀), 모델 파라미터

공부 벌레가 되고 싶다...🐛참고한 교재의 chapter 3-2에 해당됩니다.참고 자료📕 교재: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝💻 유튜브 강의: https://youtu.be/0mrLRkgbjA0🔗 Linear Regression 온라인 교재단순 선형 회

2022년 1월 11일
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[혼공머] K-Nearest Neighbors, R²

공부 벌레가 되고 싶은 🐛 어떤 사람의 K-NN 알고리즘, 결정계수 $R^2$ 정리 글입니다.참고한 교재의 chapter 3-1에 해당됩니다.📕 교재: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝💻 유튜브 강의: https://youtu.be/0mrLRkgbjA0K-N

2022년 1월 11일
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강화학습 - Q-learning/Q-network/Experience Replay

Q-learning은 optimal policy를 찾는 해결 방법이고, 모델 없이 학습하는 강화학습의 알고리즘이다.Q-learning 주어진 state에서 주어진 action을 수행하는 것이 가져다 줄 reward의 기댓값을 예측하는 함수인 Q-function을 사용함

2021년 10월 12일
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강화학습 - policy, value function, Q*, Bellman equation

강화학습(reinforcement learning)

2021년 10월 11일
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강화학습(reinforcement learning) - 원리와 성질, 계산 모형, state, action, reward, Markov Decision Process

cs231n 마지막 강의 Lecture14를 준비하면서 대망의 Deep Reinforcement Learning 파트를 공부하게 되었습니다.(15,16강은 특강이라 pass) 강화학습은 뭐랄까... 저한테 늘 최종 보스 같은 느낌이었는데요. 어쩌다보니 발표도 맡게 되었

2021년 10월 10일
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[ML] 기계학습 유형 - 지도학습, 비지도학습, 강화학습, 준지도학습

저는 해당 책과 ppt 자료를 바탕으로 포스팅하였습니다. 자세한 내용은 책과 ppt 자료를 참고하시면 감사하겠습니다.기계학습 개념간단한 기계학습의 예모델 선택규제 기법기계학습으로 풀어야 하는 문제가 다양해진 만큼 기계학습의 유형도 다양하다. 여기서는 알고리즘을 지도 방

2021년 10월 10일
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[ML] 규제 기법 - Data Augmentation, Weight Decay

저는 해당 책과 ppt 자료를 바탕으로 포스팅하였습니다. 자세한 내용은 책과 ppt 자료를 참고하시면 감사하겠습니다.기계학습 개념간단한 기계학습의 예모델 선택규제 기법은 다양하다. 이 책에서는 chapter5의 3장, 5장에서 이를 다루고 있다. 그중 가중치 규제, e

2021년 10월 10일
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[ML] 모델 선택 -overfitting, underfitting, bias, variance, validation set

저는 해당 책과 ppt 자료를 바탕으로 포스팅하였습니다. 자세한 내용은 책과 ppt 자료를 참고하시면 감사하겠습니다.Machine Learning(기계학습) 개념간단한 기계학습의 예그림1-12에서 선형 모델을 선택한 의사결정은 잘못되었다. 모델을 잘못 선택했을 때 나타

2021년 10월 10일
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[ML] 간단한 기계학습의 예

저는 해당 책과 ppt 자료를 바탕으로 포스팅하였습니다. 자세한 내용은 책과 ppt 자료를 참고하시면 감사하겠습니다.그림1-4의 예제는 직선 모델을 사용하여 회귀 문제를 풉니다. 이러한 기계 학습 알고리즘을 linear regression이라고 합니다.linear re

2021년 10월 10일
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[ML] 기계학습 개념 - 회귀, 분류, train, test set

저는 해당 책과 ppt 자료를 바탕으로 포스팅하였습니다. 자세한 내용은 책과 ppt 자료를 참고하시면 감사하겠습니다.Machine Learning(기계학습)의 개념을 간단한 예로 알아보겠다.그림1-4에서 가로축은 시간, 세로축은 이동체의 위치라 가정한다. 시간을 나타내

2021년 10월 10일
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[ML] 역전파 알고리즘(back propagation) - 목적함수, 알고리즘 설계, 한계

저는 아래의 해당 책을 통해 정리하였지만, 해당 책은 수식에 대한 설명 위주라서 서치해서 찾은 자료를 함께 정리하였습니다. 참고 바랍니다.🏃‍♀️Neural NetworkPerceptronMulti-layer PerceptronMulti-layer Perceptron

2021년 10월 9일
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[ML] 다층 퍼셉트론 (Multilayer Perceptron; MLP) - Activation Function, Hidden layer

참고 Neural Network Perceptron 앞서 공부했던 Perceptron은 linear classifier라는 한계가 있다. 선형 분리 불가능한 상황에서는 일정의 오류가 발생한다. [그림3-7]을 통해 XOR 문제에서는 75%가 정확도의 한계라는 것을

2021년 10월 9일
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[ML] 퍼셉트론(Perceptron)의 개념과 구조, 동작, 학습

퍼셉트론(Perceptron)

2021년 10월 9일
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Normalization이란? Normalize를 해야하는 이유

stackoverflow와 youtube 영상의 출처는 아래에 있습니다.Data Normalization은 데이터의 범위를 사용자가 원하는 범위로 제한하는 것을 의미합니다.I understand that sometimes, when for example the inpu

2021년 9월 30일
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의사결정나무(Decision Tree)와 엔트로피(Entropy)

Cross Entropy 개념은 딥러닝 분류 모델 학습의 기초를 이룹니다. 그 외에도 엔트로피 개념이 활발하게 쓰이는 분야를 하나만 더 짚어보자면 의사결정나무(Decision Tree) 계열의 모델일 것입니다.하나의 데이터셋으로 예시를 들며 설명을 해보겠습니다. 아래와

2021년 9월 6일
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