경사하강법 2

[머신러닝 - 이론] 지금까지의 내용 정리

지금까지 내용을 간략히 정리하고 가겠습니다. 인공지능 : 인간의 지능이 가지는 학습, 추리, 논증 따위의 기능을 갖춘 시스템 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 나뉜다 인공지능의 접근 방법 과학적 : 인간의 지능을 충분히 연구한다음 그 원리를 충실히 모방하는 기계 제작 공학적 : 쓸만한 지능 기계를 만들 수 있다면 인간의 지능 원리를 따르지 않아도 됨 규칙 기반 방법론 : 사람이 사용하는 규칙을 수집하여 프로그래밍(if-else) 하지만 규칙을 위반하는 샘플이 발생함 기계 학습 방법론 : 충분한 데이터를 수집 -> 기계가 스스로 규칙을 찾아내 학습하는 방법 딥러닝 방법론 : 기계 학습은 특징까지 수작업으로 알아내야하지만, 딥러닝은 특징마저 스스로 알아냄 머신러닝의 데이터의 중요성 데이터가 없으면..

[머신러닝 - 이론] 딥러닝 - 인공 신경망, 퍼셉트론과 학습 방법 (DeepLearning - Artificial Neural Network, Perceptron, Learning Method)

이제부터 머신러닝의 꽃인 딥러닝에 대해 알아보겠습니다. 사실 제 생각엔 딥러닝을 하기 전에 지도, 비지도 학습을 먼저 공부하고, 수학적 이론을 쌓은 다음에 공부해야 하는 게 맞다고 생각합니다. 근데 시험 공부랑 겹쳐서... 어쩔 수 없이 딥러닝을 먼저 하게 되네요... 추후에 다른 머신러닝 알고리즘도 올리겠습니다. 1. 인공 신경망이란? 인간의 뇌는 신경의 망들로 이루어져 있습니다. 뉴런은 뇌의 정보처리 단위입니다. 처리한 정보를 다른 뉴런으로 옮기고, 받은 뉴런은 자신이 연산을 처리하고 또 다른 뉴런에게 보냅니다. 인간의 뇌는 고도의 병렬 처리기입니다. 하지만 컴퓨터는 아주 빠른 순차 명령 처리기죠. 아무튼 인공 신경망은 생물의 신경망에서 원리를 얻었지만, 실제 구현은 많이 다릅니다. 인공 신경망을 A..