아이펠 공부

우리 뇌에는 1000억개에 가까운 신경계 뉴런들이 있고 이 뉴런들은 매우 복잡하게 얽혀 조금 물러서서 보면 하나의 거대한 그물망과 같은 형태를 이루고 있다. 이를 우리는 신경망이라고 부른다.<그림1>(좌)신경망, (우)그물망

회귀분석(Regression Analysis)이란? 통계학에서 많이 사용되던 분석 방법으로 관찰된 여러 데이터를 기반으로 각 연속형 변수 간의 관계를 모델링하고 이에 대한 적합도를 측정하는 분석 방법이다. >EX) 부모의 키와 자식의 키 사이의 관계 [기본 가정]:h

지도학습과 달리 훈련 데이터(Training Data)로 정답(Label)이 없는 데이터가 주어지는 학습방법으로 정답을 알려주지 않기 때문에 데이터셋의 특징(Feature) 및 패턴을 기반으로 모델 스스로가 판단하는 학습과정을 말한다.명확한 분류 기준이 없는 상황에서도

구글이 2011년에 개발하여 2015년에 오픈 소스로 공개한 기계학습 라이브러리로 딥러닝과 기계학습 분야를 일반인들도 사용하기 쉽도록 다양한 기능들을 제공한다.TensorFlow2 Sequential Model 예시Sequential model을 사용하면 손쉽게 딥러닝

Layer란? >- 사전적의미 하나의 물체가 여러 개의 논리적인 객체들로 구성되어 있는 경우, 이런한 각각의 객체를 하나의 레이어라 한다. 신경망이라는 물체를 구성하는 여러 개의 논리적인 레이어들을 이해하고 레이어의 Weight(가중치)를 알아내는 것이 최종적인 목표

Embedding Layer란 간단하게 말하면 컴퓨터용 단어 사전이다. N개의 단어를 사용자가 지정해주면 컴퓨터가 사전을 만들고 데이터를 거쳐 각 단어의 의미(분산 표현)를 업데이트 한다.그리고 Embedding size를 정해주면 단어를 더 깊게 표현할 수 있다.💡

정칙화라고 불리며 과적합을 해결하기 위한 방법(L1, L2 Regularization, Dropout, Batch normalization) 중의 하나이다.과적합이란 훈련 데이터는 높은 정확도를 보여주지만 검증 데이터나 시험 데이터에서는 그렇지 못한 현상을 말한다. 그

특정 행동을 함 → 특정 조건을 만족 → 함수 활성화와 같은 흐름을 가지고 동작하며 신경망 속의 퍼셉트론 혹은 노드도 특정 조건이 만족하면 활성화 되도록 디자인되어 있다. 예를들어 ReLU의 경우 입력값이 음수라면 0을 출력하고 입력값이 0이상이라면 입력값 그대로를 출

정보 이론(Information Theory)이란? 추상적인 정보라는 개념을 정량화하고 정보의 저장과 통신을 연구하는 분야이다. 1. 정보량(Information Content) > 정보를 정량적으로 표현하기 위한 세 가지 조건 > 일어날 가능성이 높은 사건은 정보량