반응형 딥러닝3 [모두의 딥러닝] 딥러닝 공부 3, 4일차 - 평균 제곱근 오차 이론 / 파이썬으로 구현 이번에는 저번에 예고한 평균 제곱근 오차 내용부터 시작하겠습니다. 88-it.tistory.com/194 저번 글 내용에서는 최소 제곱법 공식을 이용하여 직선을 그렸지만 이 공식은 변수를 하나만 갖는 다는 단점이 있습니다. 실제로 딥러닝을 적용할 때는 한 가지보다는 다중의 조건이 많으며 이를 고려하기 위해 좀 더 복잡한 연산 과정이 필요하게 됩니다. 또한, 선을 그린 후 잘 그려졌는지 평가하여 조금씩 수정해가는 오차 평가 알고리즘이 필요합니다. 그렇기 때문에, 오차를 평가하는 방법 중 가장 많이 사용되는 평균 제곱근 오차에 대해 공부해보겠습니다. 해당 방법에 대해 쉽게 설명하자면, 일단 그리고 조금씩 수정해나가는 방식입니다. 기존에는 최소 제곱법을 이용하여 a, b를 구했지만 이번에는 임의 a, b를 입.. 2021. 3. 28. [모두의 딥러닝] 딥러닝 공부 2일차 - 선형회귀란 / 일차함수그래프 / 최소 제곱근 공식 / 최소 제곱근 활용 코딩 안녕하세요 딥러닝 공부 2일차입니다. 오늘은 본격적인 딥러닝 세부 내용에 대해 공부해보겠습니다. 딥러닝의 계산 원리 1. 선형 회귀 2. 로지스틱 회귀 선형 회귀 전 알아야하는 개념 : 결과를 변하게 할 속성 값 x 와 속성 x 값에 따라 변하는 y x 값이 변함에 따라 y값도 변한다는 이 정의 안에서, 독립적으로 변할 수 있는 값 x를 독립 변수 이 독립 변수에 따라 종속적으로 변하는 y 값을 종속 변수 션형회귀란? 독립 변수 x를 사용해서 종속 변수 y의 움직임을 예측하고 설명하는 작업 x는 하나가 아니라 여러 개일 수 있는데 하나의 x 값으로 y 값을 설명할 수 있을 때 이를 단순 선형 회귀, 여러개 가 필요할 때는 다중 선형 회귀 일차 함수 그래프 ( y = ax + b ) 여기서 x 값은 독립 .. 2021. 3. 22. [모두의 딥러닝] 딥러닝 공부 1일차 - 머신러닝이란? 기존 프로그래밍과 차이점 / 딥러닝 코드 분석 안녕하세요 오늘부터 기존에 하던 프로젝트 외 새로운 공부를 하고자 책 한권을 선정해 관련 책을 진행하면서 얻은 배움의 글귀와 프로젝트 내용을 정리하고자 합니다. 요즘 AI가 뜨는 세상인만큼 관련된 책으로 "모두의 딥러닝"이라는 책을 선정하게 되었고 딥러닝에 대해 공부해볼까 합니다. 머신러닝은 무엇을 할 수 있는가? 기존의 프로그래밍과 무엇이 다른가? 기존의 프로그래밍은 데이터를 입력해서 답을 구하는 데 초점이 맞추어져 있다면, 머신러닝은 데이터 안에서 규칙을 발견하고 그 규칙을 새로운 데이터에 적용해서 새로운 결과를 도출하는 데에서 부터 차이가 납니다. 즉, 머신러닝은 기존의 데이터를 이용해 아직 일어나지 않은 미지의 일을 예측해줍니다. 여기서, 데이터를 입력되고 패턴이 분석되는 과정을 학습이라고 하며 .. 2021. 3. 21. 이전 1 다음 반응형
