# ML

23개의 포스트
post-thumbnail

[TIL] Artificial Intelligence[1] : July 7, 2020

딥러닝/인공지능과 관련된 강의를 듣게 되어 기초부터 처음부터 차근차근 천천히 정리하며 학습을 진행해보려 한다. 누구 한 명은 봐주겠지.학습용 Data가 주어지게 되면 컴퓨터는 이를 기반으로 Model을 생성하게 된다. 이 Model을 기반으로 컴퓨터는 예측을 하고, 컴

2020년 7월 7일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

ML - 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression

하나의 변수가 아닌 Multi variable을 사용하는 방법에 대해서 알아보자

2020년 6월 23일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

ML - Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘의 원리 설명

이전 글에서 이야기 했던 cost function을 어떻게 최소화해서 Linear Regression 학습을 완성하는 지 알아보자

2020년 6월 19일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

ML - Linear Regression의 Hypothesis와 Cost 설명

실제 많이 사용되고 있는 Linear Regression에 대해서 알아보는 시간을 가져보자

2020년 6월 18일
·
0개의 댓글

분류기 평가 지표 간단 정리

언제나 헷갈리는 정밀도, 정확도, 재현율 머신러닝에 입문한지 얼마 안되는 초짜라 분류기의 평가 지표는 언제나 헷갈립니다. 익숙해졌다고 또는 다 외웠다고 자만(근자감)했을때 누군가 물어보면 어버버하면서 제대로된 설명이나 답을 못하는 경우가 많았습니다. 이 글을 쓰는

2020년 6월 12일
·
0개의 댓글

엔트로피와 크로스 엔트로피

크로스 엔트로피는 딥러닝 분류문제에서 손실함수(loss function or cost function)으로 사용됩니다. 그러면 정보이론의 엔트로피와는 어떤 점이 다르고, 어떤 특징을 가지고 있기에 손실함수로 사용되는 것일까요

2020년 5월 29일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Top Online Machine Learning Course

Machine Learning Online Training India is provided by Intellipaat and that focuses on key modules such as Python, Algorithms, Statistics & Probability

2020년 5월 11일
·
0개의 댓글

The Math of Machine Learning 02 : Linear Algebra

Some useful matrix identities

2020년 5월 6일
·
0개의 댓글

The Math of Machine Learning 01 : Motivation

기계학습은 다양한 수학 분야의 도구들을 사용합니다. 이 문서는 기계학습 개론에 필요한 수학적 배경지식을 간략히 요약하기 위하여 작성되었습니다.Machine learning uses tools from a variety of mathematical fields. This

2020년 5월 6일
·
0개의 댓글

Introduction To Machine Learning

In this new era of technology human being are focusing on building systems that learn and grow by themselves from experience rather than programming e

2020년 5월 5일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

(번역) 머신러닝 모델의 평가지표

과연 어떻게 머신러닝 모델의 완성도를 측정할까? 언제 학습(train)과 학습평가(evaluation)를 끝내고, 완성했다고 말할 수 있을까? 이 글을 통해, 이 질문에 대한 답을 찾아보자.

2020년 4월 29일
·
0개의 댓글

DenseNet

각 층을 feed-forward 방식으로 연결합니다. 이전 레이어의 feature map을 계속해 다음 레이어의 입력과 연결하는 식인데, 이때 연결은 feature map끼리 더하기가 아닌 Concatenation을 시키는 방식입니다. 이러한 구조를 통해 우리는 Van

2020년 4월 23일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Supervised learning vs Unsupervised learning

Modeling the relationship between input(X) and ouput(Y) variablesPredicting or classifying the output variable(Y)ㅁ regression: predict continuous outp

2020년 4월 18일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

What is Machine learning?

Input and output varialbes are needed to find 𝑓

2020년 4월 18일
·
0개의 댓글

RESNET

이전에 사용했던 것보다 상당히 깊은 네트워크의 훈련을 쉽게 하기 위해 Residual Learning Framework를 제시. 이는 계층을 참조되지 않은 함수를 학습하는 대신 계층 입력에 대한 학습 잔량 함수로 명시적으로 재조정을 함. Residual Networks

2020년 4월 16일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

머신러닝

어떤 손실함수(loss function)이 정의되있을때 손실함수의 값이 최소가 되는 지점을 찾는 방법예상한 값과 실제 타깃값의 차이를 함수로 정의한 것을 말한다이전에 사용한 오차를 변화율에 곱하여 가중치와 절편을 업데이트 하는것은 '제곱 오차'라는 손실함수를 미분한 것

2020년 4월 15일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[TIL] TensorFlow.js : April 14, 2020

Tensorflow.js TensorFlow.js Installation 사용하고 있던 서버에 TensorFlow.js 설치를 시도하였으나, npm이 설치되어있는 상황이 아니여서, npm부터 설치했다. TensorFlow.js의 설치는 비교적 매우 간단했습니다. 설치

2020년 4월 14일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[TIL] Anaconda, Jupyter : April 11, 2020

Anaconda Jupyter Notebook JVM Error 나는 틀리다. 컴퓨터가 맞다. 한국어로 구성된 댓글 중에서 공격성의 정도를 확인하기 위해 연구를 진행하던 중 어김없이 에러'님'께서 찾아오셨다. 오류 해결방법을 탐색하던 도중 JDK를 설치하고, site

2020년 4월 13일
·
0개의 댓글

VggNet

목적 : 통합 네트워크의 깊이가 대규모 이미지 인식 설정의 정확도에 어떤 영향을 받는지 목적으로 함.내용 : 매우 작은 (3x3) 합성곱 필터(convolution filters)을 가진 아키텍처를 이용하여 깊이를 증가시키는 네트워크를 빈틈없이 평가한 것으로, 그 깊이

2020년 4월 9일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

머신러닝 공부

입력층과 출력층을 가진다 --> 입력층은 계산을 하지 않으므로 퍼셉트론은 단층 구조로 간주한다.입력층의 i번째 노드는 특징 벡터 x=(x1, x2, ... , xd)T의 요소로 xi를 담당i번째 입력 노드와 출력 노드를 연결하는 에지는 가중치 wi를 가진다.이미지퍼셉트

2020년 4월 7일
·
0개의 댓글