머신러닝

머신 러닝의 분류

머신 러닝에는 현재 지도학습, 비지도학습, 자기 지도 학습, 강화 학습 4개의 커다란 범주가 있다.             1. 지도학습 기존에 했던 이진 분류, 다중 분류, 스칼라 회귀 같이 샘플 데이터와 사람이 제시한 타깃에 매핑하는 방식의 학습 방법이다. 즉, 사람이 데이터와 정답을 모두 제시하여 이런 경우에는 이게 맞다고 하며 직접 지도하는 방식인 것이다. …

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텐서와 그래디언트 기반 최적화

저번에는 딥러닝이 무엇 인가에 대해 알아 보았고, 이번에는 머신러닝 기법 중 하나인 딥러닝의 차이를 나타내는 신경망(깊은 층)의 기본 구성요소에 대해 간략히 알아보고 신경망을 어떻게 최적화 시키는지 개념적으로 알아보자.    텐서 (Tensor) 머신 러닝의 기본 구성 요소로 데이터를 위한 그릇(Container) 역할을 한다. 일반적으로 Ptython 으로는 numpy 라는 library로 배열을 만들어 쓴다. 텐서의 종류는 배열 차원에 따라 …

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