2023.12.14 DAY62
감기가 제대로 걸려서 강의 듣다가 자고 일어나서 강의 듣고를 반복했다. 다행히도 오늘 들어야하는 강의가 인공지능, 딥러닝의 기초와 관련된 내용들이라서 수월하게 강의를 들을 수 있었다.
📝 배운 내용
신경망 기초 - 인공지능과 기계학습
- 기계학습
- 작업 + 성능 + 경험(data)
- 데이터
- 데이터의 양과 질이 중요
- 데이터가 적으면 차원의 저주에 걸릴 수 있다
- 목적(비용) 함수
- 성능을 판단하는 기준
- 예측한 값과 실제 값을 비교한 오차를 활용
- 최적화
- 최적의 매개변수를 찾는 과정
- 목적 함수 값을 최소화
- 모델 선택
- 과소 적합과 과잉 적합을 고려하여 적절한 모델을 선택해야한다
- 편향이 적고, 분산이 적은 모델이 좋다
- 편향을 최소로 유지하며 분산을 최대로 낮추는 과정을 통해 모델을 만든다
- 규제
- 데이터 확대 / 가중치 감쇠를 활용하여 규제를 진행한다
- 과잉적합이 일어나지 않도록 하는 것이다
