노는 게 제일 좋아

[리뷰/IT] - 처음 시작하는 딥러닝 / 세스 와이드먼 [책리뷰] https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/ 이 분의 저서를 참고했다. 나 책 있다. 딥러닝의 구성은 크게 2가지로 나눌 수 있다. Neural Network한다면 이렇게 생긴 것을 떠올린다. 우리는 입력에 대하여 층을 거치면서 계산을하고 출력을 발생시킨다.(Forward) 출력에 대하여 Loss 계산을 하고 해당 Loss 함수에 대한 도함수를 구한다.(Backward) 해당 도함수를 이용하여 Loss가 낮은 쪽으로 층을 개선시켜 다음의 입력에서 Loss를 낮추는 것이다. (Optimizer & Trainer) 한 번 살짝 보자. Input, Weigh..

심하게 말하면 개나 소나 심지어 물고기까지 한다는 딥러닝... 교수님께서는 딥러닝을 모르고도 쓸 수 있는 것이 딥러닝인 반면에 딥러닝을 알려고도 하지 않는 사람들에게 비판 아닌 비판을 하셨다. 내 마음이 심히 찔려서 기초부터 공부하기로 하였다. 시작하자 신경망의 동작원리를 알기 위한 모델을 소개한다. 바로 합성함수다. 정확하게 말하면 합성함수에 대한 도함수, derivative에 대해서 알아본다. ?? 왜 합성함수냐..??라고 생각할텐데 쉽게 설명하자면 원숭이 엉덩이는 빨개 빨가면 사과 사과는 맛있어 맛있으면 바나나 바나나는 길어 길으면 기차 기차는 빨라 빠르면 비행기...와 같이 원숭이 엉덩이에서 비행기까지 도출할 수 있다. 실제로 아무관계가 없을지라도 위의 과정을 거쳐서 나왔으므로 맞는 말이라고 생각..

이 문서를 참조해도 좋다. 다음엔 이 글을 봐도 좋다. 머신러닝이란?, ML이란? Machine Learning 이란? Machine learning: teach computers to learn with data, not by programming 프로그래머가 하나부터 열까지 프로그래밍해서 결과를 도출해내는 것이 아닌 데이터를 통해 컴퓨터를 가르치는 것이라고 볼 수 있다. 다시 정의해 보자면 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improv..