# DL

dorahee-ee

어떠한 input의 결과의 선택지가 2개만 존재하는 경우에, 둘중 하나를 결정하는 문제를 이진 분류(Binary Classification)라고 한다. 이러한 이진 분류 문제를 풀기 위한 대표적인 알고리즘이 Logistic Regression(로지스틱 회귀)라고한다.i

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$H(x)=Wx+b$$H(x_1,x_2,x_3)=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+b$$\\displaystyle Cost(W,b)=\\frac{1}{m}\\sum\_{i=1}^{m}(H(x_1^{(i)},x_2^{(i)},x_3^{(i)}-y^{(i)})^2$$\

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$Cost(W)$ $H(x)=Wx$ $cost(W)=\displaystyle\frac{1}{m}\sum_{i=0}^{m}{(W(x^{(i)})-y^{(i)})^2}$ $W=1,Cost(W)=0$ $=\displaystyle\frac{1}{3}((11-1)^2+(12-

dorahee-ee

Linear Regression 어떤 학생이 몇시간(x)정도 공부를 했더니 얼마 정도의 성적(y)이 나왔다는 데이터를 가지고 Supervised learning을 한다고 가정한다. 0~100사이의 점수 값을 예측하는 것이기 때문에 regression 모델이다. (L

dorahee-ee

TensorFlow : an open source software library for numerical computation using data flow graph Data Flow Gragh Node = mathematical operations Edge = th

zivary

Step 1: Xcode command line tools 설치하기 Step 2: Miniforge 설치하기 Step 3: Conda를 이용해 가상환경 만들기 Step 4: Tensorflow-MacOS 설치하기 Step 5: GPU의 감지 여부와 사용가능한 G

ivorrr987

2022 관광데이터 AI 경진대회 22.09.19~22.10.31 진행되었던 '2022 관광데이터 AI 경진대회'가 마무리되었다. 부스트캠프 활동 중 대회나 프로젝트처럼 배웠던 내용을 응용해보는 과정에서 많은 것을 배울 수 있다고 느껴서 참가를 결정했었다. 그동안의

growgrow_up

<dl> 요소는 설명 목록을 나타낸다. <dl>은 <dt>로 표기한 용어와 <dd> 요소로 표기한 설명 그룹의 목록을 감싸서 설명 목록을 생성합니다. 주로 용어사전 구현이나 메타데이터(키-값 쌍 목록)를 표시할 때 사용합니다. => <dl>

kimdodo

seq2seq모델은 인코더-디코더 모델로 구성 되어있다.여기서 인코더는 입력 시퀀스를 하나의 벡터 표현으로 압축디코더는 이 벡터 표현을 통해서 출력 시퀀스를 만든다.해당 구조는 인코더가 입력 시퀀스를 하나의 벡터로 압축하는 과정에서 입력 시퀀스의 정보가 손실된다는 단점

kimdodo

필요한 정보에 가중치를 두고 처리하는 듯한 구조를 가지는 영상처리 분야의 개념은 NLP에 적용한 것이다.RNN 계열의 알고리즘에 활용한다.문장 번역에 활용한다면 현재 번역 단어에 따라 어떤 입력된 단어에 주목할지 를 가중치로 계산하고 활용한다.인코더에서 나온 각각의 R

becooq81

Scikit-learn refresherModel evaluationApplying logistic regression and SVMUsing LogisticRegressionLinearSVCSVC (fits non-linear datasets by default)mo

sj970806

Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets 논문 내용 정리 + 관련 강의 내용 정리

bdedu

용어 정리 AI, ML, DL 인공지능은 그 분류의 기준으로 AI(Artificial Intelligent), ML(Machine learning), DL(Deep learning)로 나눌 수 있다. 컴퓨터 과학에서 AI(인공지능)를 정의해보면, "컴퓨터가 학습을

kimdodo

1\. Seq2Seq

s2ul2

시퀀스 데이터를 모델링 하기 위해 등장기존의 뉴럴 네트워크와 다른 점은 ‘기억’(hidden state)을 하는 것.출처첫번째 입력이 들어오면 첫번째 기억이 만들어집니다. 두번째 입력이 들어오면 기존의 기억과 새로운 입력을 참고하여 새 기억을 만듭니다.입력의 길이만큼

nandong1104

본 게시글은 김영한님의 스프링 핵심 원리 기본편을 정리한 글입니다.이전 시간 싱글톤 빈과 프로토타입의 빈을 같이 사용하였을때 문제점을 알아봤는데 이를 해결하기위하여 어떻게 해야할 지 한 번 알아보자.싱글톤 빈이 프로토타입을 사용할때마다 계속 다시 요청하여주면 된다고 한

s2ul2

합성곱 : 작은 필터를 이용해 이미지로부터 특징을 뽑아내는 알고리즘CNN : 합성곱층을 반복적으로 쌓아서 만든 인공 신경망커널 : 이미지 특징을 추출하기 위한 가중치 행렬.필터 : 커널들의 집합스트라이드(stride) : 커널의 이동거리특징맵 : 합성곱층의 결과. 즉

ym980118

SSD

gkstjd1201

💡이 글의 목적 > 공부하면서 마주한 내용들을 요약 및 정리를 통해 다양한 사람들에게 공유하고 공유를 하면서 오개념 혹은 개념정리를 하기 위함입니다. 많이 피드백해 주시고 비판해 주십시오. 💡Overview 💡Key Concept padding stride 1x1

sj970806

Attention is All you need (2017) 논문에서 다뤘던 Transformer의 작동방법과 구조를 알아보자