728x90 반응형 머신러닝3 [딥러닝 독학] 4. 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network) 개념 4. 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network) 개념 이번 시간에는 Artificial Neural Network (ANN)의 기본적인 개념에 대해서 알아볼게요 4. 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network) 개념 4-1. Neural network 구조 (1) 생명체의 Neural network (2) Machine learning의 neural network 4-2. activation function (1) 단위 계단 함수 (2) sigmoid function 4-3. McCulloch and Pitts (M-P) neuron - weight와 threshold는 학습의 대상이다. 4-4. Multi-layer neural network (1) .. 2023. 6. 2. [딥러닝 독학] 2. 머신러닝의 목표 2. 머신러닝의 목표 지난 시간에 머신러닝에서 사용되는 용어, 머신러닝의 기초 개념을 정리했고 이번에는 머신러닝의 목표와 overfitting, underfitting에 대해서 알아볼게요 2. 머신러닝의 목표 2-1. Error (오차) 2-2. Overfitting and underfitting (1) Overfitting (2) Underfitting 2-3. Overfitting and underfitting 극복방법 (1) Overfitting 극복방법 (2) Underfitting 극복방법 이전 머신러닝의 기초 개념이 궁금하다면 ≫[딥러닝 독학] 1. 머신러닝의 기초 개념 2. 머신러닝의 목표 머신러닝의 목표 : training model을 새로운 sample에 적용하는 것이다. 절대 train.. 2023. 5. 30. [딥러닝 독학] 1. 머신러닝의 기초 개념 1. Machine learning 기초 개념 혼자서 머신러닝에 대해서 조금 공부해 볼 건데 이왕 하는 거 여기에도 같이 정리해 볼게요 첫 시간이어서 머신러닝에서 사용되는 용어, 기초 개념에 대해 알아볼게요 차례 1. Machine learning 기초 개념 1-1. Machine learning이란 1-2. data - sample space of 수박 1-3. Training - data-driven hypothesis 1-4. Label (1) Classification 문제 - Binary classification - Multi-class classification (2) Regression 문제 1-5. Testing 1-1. Machine learning이란 Machine learning (.. 2023. 5. 29. 이전 1 다음 728x90 반응형
