AI16 [AI-3Team] 다변수 선형 회기(Multi Variable Linear Regression) 복습 - 가설(Hypothesis) (단순 선형 회기의 경우) (간략화한 경우) - 비용 (Cost) (MSE 방법) (간략화한, 경우) - 경사하강법(Gradient Decent Algorithm) 기울기가 줄어드는 방향으로 W를 업데이트 시키면서, cost가 최소가 되는 W를 찾는 가장 대표적인 방법. 다변수 선형 회기(Multi Variable Linear Regression) 특징(feature)이 여러 개인 선형 회기로 단일 선형 회기에 비해 예측력이 높다. 계산시, 변수가 많아질 수록 계산식이 복잡해지므로 행렬(Matrix)을 사용한다. - 가설(Hypothesis) 변수가 n개이면 가중치도 n개가 필요하다. 따라서 위와 같은 가설 함수가 생성된다. 하지만, 변수가 늘어날 수록 해당 수식 길고.. 2020. 12. 29. [AI-3Team] Logistic Regression Logistic Regression Classification Binary Classification은 어떠한 데이터를 두가지(Yes/No, 1/0)로 나누는 것이다. Logistic vs Linear Logistic은 이산적인 데이터를 말한다. 예를 들어 신발 사이즈, 회사의 사람 수, 자녀의 수, 교통사고 발생 건수 등을 예로 들 수 있다. Linear는 연속적인 데이터를 말한다.시간, 몸무게, 키 등 원칙적으로는 무한히 작은 단위로 측정이 가능하고 실수값을 취할 수 있는 데이터이다. 수치 사이에 틈이 없다. 예를 들어 무게, 온도, 부피, 투자 수익률 등이 있다. Sigmoid(Logistic) function 합격 불합격이 있는 시험에서 공부 시간에 따라 합격 불합격을 예측한다고하자. Linear.. 2020. 12. 27. [ai-1team] 4. 딥 네트워크 학습 및 코드 실습 종강과 함께 돌아온 ! AI 스터디 1팀 네번째 주자입니다. 한달 전에 머물러있던 기억을 끄집어내서 ,, 잘 써보겠습니다 😎 ⭐ 모든 소스 코드는 https://github.com/deeplearningzerotoallgithub.com/deeplearningzerotoall/TensorFlow/tree/master/tf_2.x 에서 확인 가능합니다. (Tensorflow 2.x 기준) XOR 문제 이번주 내용에 본격적으로 들어가기 전, 먼저 단일 신경망의 XOR 문제에 대해 복습해보겠습니다. (오늘의 TMI : 이 문제는 인공지능 분야에 암흑기를 가져온 사건 중 하나다) - 두 입력 x1, x2가 들어온다고 가정할 때 AND, OR 연산은 하나의 직선으로 데이터를 분류할 수 있지만 XOR 연산은 하나의.. 2020. 12. 22. [ai-3team] Study_2: Linear Regression and Optimization 더보기 안녕하세요, AI 3Team의 두번째 스터디 요약을 맡은 발표자입니다. 이번 스터디 시간에는 Optimization에 관한 기본 개념과 여러 방법들에 대하여 탐구하는 시간을 가졌어요! - 복습 - 핵심 - 심화 순으로 포스팅을 진행하겠습니다:D [복습] 가설과 비용 - Hypothesis and Cost Hypothesis; 가설 특정 입력값에 대해 우리가 예상하는 결과값을 함수 식으로 나타낸 것입니다. W, weight와 b, bias 가 존재합니다. Cost; 비용 = Loss = Error 실제 데이터 값과 가설에서 예측한 값의 차이를 말합니다. 비용함수는 (가설값 - 실제 Data 값)^2의 평균입니다. - Simplified hypothesis 위의 가설 함수에 상수인 bias 값을 생략.. 2020. 11. 26. 이전 1 2 3 4 다음
