DeepLearning
1.[ Deep Learning ] Backpropagation
우리가 머신러닝, 딥러닝을 공부하면 백프로파게이션이라는 단어를 많이 들어봤을 것이다. 왜냐하면 딥러닝, 머신러닝에서 굉장히 중요한 부분을 차지하고 있기 때문이다.그래서 우선 왜 backpropagation을 사용해야 하는지에 대해 알아보겠다.딥러닝에서는 다음과 같은 구
2.[DeepLearning] Linear Regression
딥러닝에 대해서 알아보자.가장 먼저 Linear Regression에 대해서 알아보자.Linear : 1차 방정식을 의미한다.Regression : 변수들간의 관계를 나타낸다.즉 변수들을 나타내는 직선을 그리는것이 Linear Regression이다.우리는 그은 선을
3.[Deep Learning] Multiple Linear Regression & Logistic Regression
오늘은 Multiple Linear Regression과 Logistic Regression에 대해 알아보겠습니다.Multiple Linear Regressiond이란 변수가 여러개인 Linear Regression입니다.이전 시간에 알아봤던 Single Linear
4.[ Deep Learning ] Neural Network
오늘은 Neural network에 대해 알아보겠다.인공신경망에 대해 알아보기전에 사람의 뇌는 어떤 구조로 작동하는지에 대해 먼저 알아보겠다.사람의 뇌은 다음과 같은 뉴런이라는 신경전달물질을 통해서 작동한다.Hebb Rule 에서는 뉴런이 서로 영향을 줄때 이를 서로
5.[ Deep Learning ] Optimization
오늘은 Optimizaiton에 대해 공부해 보도록 하겠습니다.Optimization은 deep learning에 있어서 매우 중요한 개념입니다. 최적의 W와 b를 찾는데 굉장히 중요하기 떄문입니다.우선 우리가 아는 Gradient Descent에 대해 알아보도록 하겠
6.[Deep Learning] Underfitting & Overfitting
오늘은 모델에서 발생할 수 있는 Underfitting과 Overfitting에 대해 알아보도록 하겠습니다.underfitting이란, training과 testing 에서 모두 error가 높은 현상을 의미한다.흔히 underfitting이 일어나는 현상은 다음과 같