AI10 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] Chapter 2. 퍼셉트론 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 요약 Chapter 2. 퍼셉트론 퍼셉트론(perceptron) 알고리즘 프랑크 로젠브라크(Frank Rosenblatt)가 1957년 고안 신경망(딥러닝)의 기원 2.1 퍼셉트론이란? 퍼셉트론 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호로 출력 *신호 흐름과 유사, 흐른다 => 1, True 흐르지 않는다 => 2, False 인공 뉴런, 단순 퍼셉트론 x1, x2 : 입력신호 y : 출력신호 w1, w2 :가중치(weight) 그림의 원 : 뉴런 or 노드 가중치가 클수록 강한 신호 (전류에서의 저항과 유사) 입력신호가 뉴런에 보내질 때 고유한 가중치를 곱함 θ : 임계값 $y= \begin{cases} 0 \ (w_1x_1 + w_2x_2 \theta.. 2023. 1. 29. Confusion Matrix과 Accuracy 1. Confusion Matrix Confusion Matrix(혼동 행렬, 오차 행렬)란 ? Confusion Matrix은 분류 문제에서 모델의 예측값(ˆy)과 실제 데이터의 값(y)을 비교하여 어떤 오류가 발생하고 있는지를 알아보고자 하는 지표이다. 다들 아시다시피, Confusion Matrix(혼동 행렬, 오차 행렬)은 그 누구보다 이름값을 잘하고 있으니 주의해서 기억하자! Actual은 실제값(y), Predicted는 예측값(ˆy)을 의미한다. 💡 True/False: 실제와 예측이 일치하는가? Positive/Negative: 무엇으로 예측했는가? TN(True Negative, Negative Negative): 실제는 Negative인데, Negativ.. 2022. 11. 24. PyCaret을 이용한 AutoML Tutorial 아나콘다를 이용한 PyCaret 설치 주위에서 PyCaret을 설치하다가 파이썬 환경을 갈아 엎었다는 수많은 비명이 들려서, 얌전히 conda 가상환경을 이용해 진행했다. 가상환경 이름은 pycaret이라고 했다. # create a conda environment conda create --name yourenvname python=3.8 가상환경을 생성하면 해당 가상환경을 활성화해주는 것이 중요하다. 본인이 만든 가상환경으로 바뀌었는지 꼭 체크하자 사진에서는 base에서 pycaret으로 가상환경이 바뀐 것을 볼 수 있다. # activate conda environment conda activate yourenvname 아래의 코드는 pycaret의 슬림버전이며, 정식버전을 설치하기 위해선 pip .. 2022. 11. 17. 최적화와 경사하강법(Gradient Descent) 최적화와 경사하강법(Gradient Descent) 1. 손실 함수(loss function)의 최적화(Optimization) 최적화란 일상에서 우리가 익숙하게 경험하고 있는 원리다. 집에서 직장까지의 최단 경로를 고려해서 출퇴근을 하거나, 여행 계획을 짤 때 시간과 비용을 고려해서 최적의 장소를 선별하는 등 일상에서 우리는 수많은 최적화 과정을 거친다. 머신러닝 분야에서 최적화(Optimization)는 손실 함수(loss function)을 최소화하는 파라미터를 구하는 과정을 말한다. 손실 함수는 지도학습(Supervised Learning) 시 알고리즘이 예측한 값과 실제 정답의 차이를 비교하기 위한 함수이다. 즉, '학습 중에 알고리즘이 얼마나 엉터리인지를 측정하는 기준'를 확인하기 위한 함수로.. 2022. 11. 17. 정규분포와 Feature Scaling 정규분포 정규분포란 중심 극한 정리*에 의해 확률 분포* 함수를 정리한 것을 말한다. 통계량*에 대한 일종의 답안지인 셈이다. 중심 극한 정리 Central Limit Theorem(CLT) 표본의 크기가 커질수록 표본 평균의 분포는 모집단의 분포 모양과는 관계없이 정규분포에 가까워진다는 정리. 이때 표본 평균의 평균은 모집단의 모 평균과 같고, 표본 평균의 표준 편차는 모집단의 모 표준 편차를 표본 크기의 제곱근으로 나눈 것과 같다(나무위키). 모집단의 모양과 분포에 상관없이 표본의 크기가 충분히 크다면, 표본 평균들의 분포가 모집단의 모수를 기반으로한 정규분포를 이룬다는 점을 이용해서 반대로 수집한 표본의 통계량을 이용해 모집단의 모수를 추정할 수 있는 수학적 근거를 마련해준다. 확률 분포(proba.. 2022. 11. 10. 이전 1 2 다음
