[Study] Machine Learning

Book Info

앞으로 공부할 내용에 대한 preview (기계 학습, 특징 공간, 데이터, 모델 선택, 규제, 기술 추세)

Vector & Matrix Norm & Similarity 퍼셉트론의 해석 Linear Combination & Vector Space Matrix Decomposition(Factorization)

확률 기초 베이즈 정리와 기계 학습 최대 우도 평균과 분산 유용한 확률분포 정보이론

경사 하강 알고리즘

신경망 기초 퍼셉트론 다층 퍼셉트론 오류 역전파 알고리즘 미니배치 스토캐스틱 경사 하강법 다층 퍼셉트론에 의한 인식 다층 퍼셉트론의 특성

딥러닝의 등장 MLP에 단지 은닉층을 여러 개 추가하면 DMLP(Deep MLP)이 된다. DMLP을 학습시키는 알고리즘을 딥러닝(Deep Learning)이라고 한다. DMLP는 제대로 학습되지 않는 문제가 있다. Gradient Vanishing(소멸) :

CNN, MNIST Classification

MSE 단점