728x90 반응형 edwith4 [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] 3. 머신러닝 평가 방법 3. 머신러닝 평가 방법 이번 시간에는 parameter의 종류, parameter tuning, cross validation, ROC curve 등 머신러닝 평가에 대해 전반적인 내용에 대해 알아볼 거예요. 3. 머신러닝 평가 방법 3-1. Parameter 종류 (1) Hyper-parameter (2) Model parameter 3-2. 최적의 model을 얻기 위하여 (1) Parameter tuning (2) Model selection (3) 주의해야 할 점 3-3. Validation set 3-4. Cross validation(교차 검증) - k-fold cross validation (k겹 교차 검증) 3-5. Model performance measure (모델 성능 측정) - p.. 2023. 6. 1. [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. [R] 1. 데이터 객체1 - 벡터 vector (생성방법, 결합, 연산, 이름 정의, 인덱싱, 값 치환) R 데이터 객체 - 벡터 (vector)의 모든 것 R 데이터 객체 중에 첫번 째 벡터(vector)에 대해서 알아보고 벡터의 생성 방법, 벡터의 결합, 벡터의 연산, 벡터 이름의 정의, 벡터의 인덱싱 (indexing), 벡터의 인덱싱과 값 치환에 대해서 알아볼 것이다. 차례 R의 데이터 객체의 종류 1-1. 벡터 (vector) (1) 벡터 생성 1 - 직접 숫자 입력 (2) 벡터 생성 2 - :, seq (2-1) numeric vector의 생성 방법 1 (:) (2-2) numeric vector의 생성 방법 2 (seq) (3) 벡터 생성 3 - rep (4) 벡터의 결합 (4-1) 벡터의 결합 (열 기준) : cbind() (4-2) 벡터의 결합 (행 기준) : rbind() (5) 벡터의 .. 2023. 5. 17. 이전 1 다음 728x90 반응형
