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[CS231n] Optimization

CS231n 3강 우리는 함수 f(W,x)를 통해서 스코어를 구하고 , W가 얼마나 잘 만들어졌는지 손실함수를 이용해서 평가도 하였다. 이제 손실함수가 최소가 되는 W를 만드는 optimization에 대해 알아볼 것 이다. optimization은 loss가 0인

약 22시간 전
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회귀( 선형 회귀&로지스틱 회귀)

관찰된 여러 데이터를 기반으로 각 연속형 변수간의 관계를 모델링하고 적합도를 측정하는 분석방법독립변수와 종속변수 사이의 상호 관련성 (함수관계)종속변수 y와 한 개 이상의 독립변수 x와의 선형 상관관계를 모델링하는 회귀분석 기법이다.간단하면서도 실생활에 적용되는 경우가

2일 전
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[CS231n] Loss Function

CS231n 3강 앞서 우리는 W를 임의로 정하고 score를 구했다. 고양이의 이미지를 줬을때 각 클래스별 score를 보자. 뭔가 이상하지 않는가? 개의 점수가 더 높다!!우리는 W를 수정해야할 것 같다.이때, W가 잘 설정됐는지 안됐는지는 Loss Fuction

3일 전
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[CS231n] Linear Classification

* CS231n 2강,3강* Linear Classification 은 Neural Network를 구성하는 가장 기본적인 요소이다. Neural Network가 모형이라면, 모형을 이루고 있는 레고 블럭 하나하나가 Linear Classification이다. Pa

3일 전
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[CS231n] Image Classification

Image Classification Image Classification이란 이미지가 입력으로 들어오면 이미 정의된 카테고리내에서 컴퓨터가 분류하는 작업이다. Image Classification이 어려운 이유 우리는 이 사진을 보고 고양이라는 것을 단번에 알

4일 전
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캐글- 집값예측하기

ID : 집을 구분하는 번호date : 집을 구매한 날짜price : 타겟 변수인 집의 가격bedrooms : 침실의 수bathrooms : 침실당 화장실 개수sqft_living : 주거 공간의 평방 피트 sqft_lot : 부지의 평방 피트floors : 집의 층수

4일 전
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[혼공머]트리의 앙상블

앙상블 학습 더 좋은 예측 결과를 만들기 위해 여러개의 모델을 훈련하는 머신러닝 알고리즘이다. 랜덤 포레스트 대표적인 결정 트리 기반의 앙상블 학습 방법이다.부트스트랩 샘플을 사용하고 랜덤하게 일부 특성을 선택하여 트리를 만드는 것이 특징이다. 엑스트라 트리 랜덤

4일 전
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[혼공머]교차 검증과 그리드 서치

검증 세트하이퍼파라미터 튜닝을 위해 모델을 평가할 때, 테스트 세트를 사용하지 않기 위해 훈련 세트에서 다시 떼어 낸 데이터 세트교차 검증훈련세트를 여러 폴드로 나눈 다음 한 폴드가 검증세트의 역할을 하고 나머지 폴드에서는 모델 훈련을 한다. 모든 폴드에 대해서 검증

5일 전
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[혼공머]결정 트리

결정 트리yes/no 에 대한 질문을 이어나가면서 정답을 찾아 학습하는 알고리즘이다.예측 과정을 이해하기쉽고 성능도 뛰어나다.불순도결정 트리가 최적의 질문을 찾기 위한 기준이다. 사이킷런은 지니 불순도와 엔트로피 불순도를 제공한다.정보 이득부모노드와 자식노드의 불순도의

5일 전
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활성화 함수의 종류

딥러닝에서 활성화 함수는 왜 필수적일까?활성화 함수는 보통 비선형 함수를 사용하는데 MLP안에 포함시키면서 모델의 표현력이 좋아지기때문이다. 레이어 사이에 비선형 함수가 포함되지않은 MLP는 그저 한개의 레이어로 이루어진 모델과 다를게 없다.그림에서도 볼 수 있듯이 시

5일 전
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확률적 경사 하강법

확률적 경사 하강법 훈련세트에서 샘플을 하나씩 꺼내 손실 함수의 경사를 따라 최적의 모델을 찾는 알고리즘이다. 샘플을 여러개씩 사용하면 미니배치 경사하강법, 샘플을 한번에 다 사용하면 배치 경사 하강법이다. 손실 함수 확률적 경사 하강법이 최적화할 대상이다. 1)이진

7일 전
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[혼공머]로지스틱 회귀

로지스틱 회귀 선형방정식을 사용한 분류 알고리즘이다. 시그모이드 함수나 소프트맥스 함수를 사용하여 클래스 확률을 출력할 수 있다. 다중 분류 타깃 클래스가 2개 이상인 분류문제이다. 로지스틱 회귀는 다중 분류를 위해 소프트맥스 함수를 사용하여 클래스를 예측한다. 시

7일 전
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인공지능, 머신러닝, 딥러닝 차이점

인공지능인공지능은 기계를 지능적으로 만드는 과학이다.알고리즘을 기반으로 문제를 해결하는데 이 알고리즘은 자체 규칙 시스템을 구축한다.머신러닝대량의 데이터가 주어지면 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 스스로 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 한다. 우

2022년 1월 19일
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[혼공머]특성공학과 규제

다중회귀여러개의 특성을 사용하는 회귀모델이다. 특성이 많을수록 선형 모델의 성능이 좋아진다.특성 공학주어진 특성을 조합해서 새로운 특성을 만드는 일련의 작업과정이다.릿지규제가 있는 선형 회귀 모델이다. 선형 모델의 계수를 작게 만들어 과대적합을 완화시킨다. 보통 릿자

2022년 1월 15일
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[혼공머]선형 회귀

선형 회귀특성과 타깃 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 선형방정식을 찾는다.특성이 한개면 직선 방정식이 된다.특성과 타킷 사이의 관계는 선형방정식의 계수 또는 가중치에 저장된다.모델 파라미터머신러닝 모델이 특성에서 학습한 파라미터를 말한다.다항 회귀다항식을 사용해 특성과

2022년 1월 15일
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[혼공머]K-최근접 이웃 회귀

회귀회귀는 임의의 수치를 예측하는 문제로 타깃값도 임의의 수치다.K-최근접 이웃 회귀가장 가까운 이웃 샘플을 찾고 샘플들의 타깃값을 평균으로 예측한다.결정계수 (R^2)대표적인 회귀 문제의 성능 측정 도구로 1에 가까울수록 좋고 , 0에 가까울수록 성능이 나쁜 모델이다

2022년 1월 15일
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인공지능 작사가

RNN(순환신경망)RNN에 라는 특수한 토큰을 맨 앞에 추가해서 문장의 시작을 알린다. 예를들어, '나는'이라는 단어가 나오면 확률적으로 높은 단어가 다음에 연결되고 계속해서 순환적으로 연결되는 구조이다. 문장이 끝이나면 인공지능이 라는 특수한 토큰을 생성한다.

2022년 1월 13일
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n면체 주사위 만들기

클래스를 사용하여 n면체 주사위를 만들어보자. 클래스 이름은 n_dice주사위 면의 개수 n을 인스턴스 변수로 선언하여 n을 입력한다.메서드 throw를 만들어 1~n중 하나의 값이 나오게 한다.numpy를 쓰니까 훨씬 간단하게 처리가 되었다.생성자 \_\_init\_

2022년 1월 10일
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얕은 복사와 깊은 복사

얕은 복사는 원본 객체의 주소를 복사한다.깊은 복사는 원본 객체의 값을 복사한다. 그래서 얕은 복사와 다르게 id를 출력해보면 다르다.

2022년 1월 10일
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머신러닝 유형

머신러닝 유형에는 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 있다. 1.지도학습

2022년 1월 7일
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