반응형 Programming/MachineLearning17 딥러닝 로지스틱 회귀 알고리즘 10분만에 이해하기 선형회귀분석과 다르게, 참과 거짓만을 분별해야 하는 모델이 필요하다. 우리는 이때 로지스틱 회귀 분석 알고리즘을 이용하게 된다. 로지스틱 회귀 분석 참, 거짓을 구분하는 알고리즘이 로지스틱 회귀 Logistic Regression이다. 로지스틱 회귀는 선형회귀와 동일하게 선을 그어나가는 알고리즘이다. 하지만 참 / 거짓 둘중 하나를 판별해야 하기 때문에, 그래프가 선형회귀와는 다른 모양을 가진다.로지스틱 회귀 Logistic Regression 0과 1 사이에서 그려지는 그래프를 가능하게하는 함수가 시그모이드 함수다. 시그모이드(Sigmoid) 함수 시그모이드 함수 공식은 다음과 같다. 우리가 사용해야 하는 공식은 결국 ax+b인 1차 방정식이다. 오차를 줄이기 위해서 learning-rate를 조정하지.. 2021. 12. 15. 딥러닝 머신러닝 인공지능 경사 하강법 10분만에 이해하기 쫄지마 딥러닝 딥러닝 경사 하강법? 이전 글에서 살펴본 선형회귀에서 오차를 줄여나가면서 예측값을 수정한다고 했다. 선형회귀에서 a값과 b값을 조정하면서 오차를 줄여나가게 되는데, 만약 기울기 a를 너무 크게 잡으면 오차가 커지게 된다. 오차와 기울기의 관계를 그래프로 표현하는 2차 방정식 형태의 그래프가 표현된다. 오차가 가장 작은 점은 그래프의 가장 아래부분이 된다. 즉, 오차 그래프에서 가장 작은 부분으로 이동하는 방법이 바로 경사 하강법 (Gradient Decent)이다. 경사하강법에는 미분을 사용한다. 계속 어려운 용어가 나와서 머리가 아픈가? 이것만 이해하면 딥러닝의 전체적인 그림을 이해하는 것이니 조금더 힘내길 바란다. 문과생이라면 미분을 이해하지 못할 수도 있다. 하지만 개념은 간단하다. x축 변화량 대.. 2021. 12. 15. 딥러닝 기본 구조 이해하기 선형회귀 , 평균 제곱근 오차 10분만에 이해하기 딥러닝 기본구조 딥러닝의 근간을 이루는 것은 인공 신경망이라고 불리는 작은 연산장치들의 집합이다. 신경망의 뼈대는 알고리즘에 많은 의존도를 보인다. 그 중 가장 대표적인 것이 선형 회귀와 로지스틱 회귀 방식이다. 선형 회귀 사실 딥러닝의 기본 개념은 다른 데이터들을 구분하기 위한 예측선을 긋는 일이다. 데이터를 구분할 수 있어야 데이터들의 특징을 이해할 수 있고, 이를 통해 새로운 예측을 만들어 낼 수 있기 때문이다. 선형회귀 또한 선긋기 알고리즘에서 강력한 성능을 가지고 있는 녀석이다. 선형회귀는 우리가 흔히 알고 있는 1차 방정식으로 표현이 가능하다. 종속적인 성질의 종속변수와 독립된 변수인 독립변수로 구분된다. 만약 독립변수가 하나면 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression) 만.. 2021. 12. 15. 딥러닝의 층 구조 딥러닝을 배워보자 더보기 딥러닝 기본 구조 신경망 딥러닝의 구조는 크게 3부분으로 나뉘어져 있다. 1. 입력 부분 2. 분석 부분 3. 출력 부분 마지막으로 모델을 만들고 난 후, 컴파일을 하는 부분으로 구성된다. 층층이 쌓아올린 모델들이 신경망 처럼 연결되어서 과거데이터를 분석 하고, 새로운 결과물을 도출해내는 것이다. 딥러닝 모델 생성 딥러닝은 여러층의 신경망이 겹쳐져서 '모델'을 생성한다. 대표적인 딥러닝 라이브러리인 텐서플로에서도 keras를 이용해 딥러닝 모델을 간단하게 만들어보자. 먼저 딥러닝에 필요한 모델을 생성하기 위한 모듈을 호출한다. Sequential()은 딥러닝에서 모델 신경망 층을 생성하기 위한 함수다. Dense()는 층마다 입력값과 활성화 함수를 정의한다. 아래 예시는 1개의 입력층과 1개의 출.. 2021. 12. 15. 딥러닝 머신러닝 차이, 머신러닝 딥러닝 머신러닝 딥러닝 차이 알파고가 대한민국을 초토화 시킨지 5년이 지났다. 실생활에도 인공지능이 많이 들어 왔고, 무수히 쌓여가는 데이터들을 기반으로 한 새로운 사업들이 계속 등장하고 있다. 이제 진짜로 인공지능을 배워야 하는 시기가 왔다. 특히 개발자라면 인공지능의 힘을 빌리지 않으면 생존하기 힘든 시대가 되었다는 말이다. 딥러닝 머신러닝 차이 인공지능의 가장 기본적인 개념은 인간이 내려야할 판단의 영역을 컴퓨터에게 맡기는 것이다. 과거 데이터를 분석해서, 새로운 데이터에 대한 예측, 기대, 결정을 내리도록 만드는 것이 머신러닝의 개념이다. 머신러닝 안에는 여러가지 알고리즘이 있다. 그 중 하나가 딥러닝 기법인 것이다. 즉 인공지능이 가장 상위의 개념이고, 그 다음이 머신러닝이고, 그 아래에 있는 것이 딥.. 2021. 12. 15. 이전 1 2 3 다음 반응형
