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2021.08.30 - [AI/딥러닝] - [딥러닝] #5 기초수학 시그모이드 함수/ 로그 / 로그 함수 [광주인공지능학원] [딥러닝] #5 기초수학 시그모이드 함수/ 로그 / 로그 함수 [광주인공지능학원] 광주인공지능학원에서 배운 것을 토대로 복습한 내용입니다. 시그모이드 함수 딥러닝에서 지수 함수가 중여한 이유는 시그모이드 함수를 이해해야 하기 때문입니다. 시그모이드 함수는 지수 oneself.tistory.com 위 포스팅에서 이어집니다. 광주인공지능학원에서 진행된 수업을 토대로 복습한 내용입니다. 역함수의 그래프는 y=x에 대하여 대하여 대칭인 선으로 나타납니다. 아래 그래프는 지수함수 의 그래프를 y = x에 대칭으로 이동시킨 로그 함수 의 그래프를 보여줍니다. 로지스틱스 회귀에서 x가 1에 가..

광주인공지능학원에서 배운 것을 토대로 복습한 내용입니다. 시그모이드 함수 딥러닝에서 지수 함수가 중여한 이유는 시그모이드 함수를 이해해야 하기 때문입니다. 시그모이드 함수는 지수 함수에서 밑의 값이 자연 상수인 e인 함수를 말합니다. 자연 상수 e는 자연로그의 밑, 오일러의 수등 여러 이름으로 불리는데, 파이(π)처럼 수학에서 중요하게 사용되는 무리수이며, 그 값은 대략 2.718281.. 입니다. 자연 상수 e가 지수 함수에 포함되어 분모에 들어가면 시그모이드 함수가 되는데, 이를 식으로 나타내면 아래 공식과 같습니다. 광주인공지능학원에서 진행된 수업을 토대로 복습한 내용입니다. 시그모이드 함수를 그래프로 그려보면 아래 그림과 같이 S자 형태로 나타납니다. x가 큰 값을 가지면 f(x)는 1에 가까워지..

광주인공지능학원에서 진행된 수업을 토대로 복습한 내용입니다. 1. 편미분 미분과 함께 딥러닝을 공부할 때 가장 자주 접하게 되는 또 다른 수학 개념은 편미분입니다. 미분과 편미분 모두 미분의 의미에서는 다를 것이 없습니다. 그러나 여러 가지 변수가 식 안에 있을 때, 모든 변수를 미분하는 것이 아니라 원하는 한 가지 변수만 미분하고 그 외에는 모두 상수로 취급하는 것이 편미분입니다. 예시로 f(x) = x와 같은 식을 미분할 때 변수가 x하나뿐이어서 미분하라는 의미에 혼란이 없습니다. 위 식에는 변수가 x와 y, 이렇게 두 개가 있습니다. 그러면 이 중 어떤 변수로 미분해야 하는지를 정해야 하므로 편미분을 사용하는 것입니다. 만일 위 식처펌 여러 변수 중에서 x에 관해서만 미분하고 싶다면, 함수 f를 x..

광주인공지능 학원에서 진행된 수업입니다. 딥러닝을 이해하는 데 가장 중요한 수학원리는 미분입니다. 이전 발행 글에서 딥러닝은 일차함수의 a, b값을 구하는 것인데, a와 b값은 이차 함수 포물선의 최솟값을 구하는 것이라고 설명했습니다. 이 최솟값을 미분으로 구하기 때문에 미분이 딥러닝에서 가장 중요한 것입니다. 광주인공지능학원에서 배운 내용을 토대로 복습한 내용입니다. 아래 사진과 같이 y=x2(x제곱)이라는 그래프가 있다면 x축에 있는 한점 a에 대응하는 y값은 a2(a제곱)입니다. 이때 a가 오른쪽이나 왼쪽으로 조금씩 이동한다고 생각하면 이에 따라 y도 조금씩 변화할 것입니다. 조금 더 생각해 a가 아주 미세하게 0에 가까울 만큼 움직였다고 하면 y값 역시 매우 미세하게 변화를 합니다. 하지만 너무 ..

광주인공지능학원에서 진행된 수업입니다. 딥러닝을 배울 때 딥러닝 수학 원리를 공부하는 것도 중요합니다. 딥러닝 수학원리를 이해하기 위해서는 최소 고등학교 수준의 기본적인 수학 지식이 필요합니다. 어떤 원리로 입력 값의 패턴을 분석하고 학습하는지를 이해하려면 그 배경이 되는 수학을 살펴봐야 하고 사용되는 함수들을 알아야 합니다. 광주인공지능학원에서 배운 내용을 토대로 복습한 내용입니다. 1. 일차 함수, 기울기와 y절편 함수란 두 집합 사이의 관계를 설명하는 수학 개념입니다. 변수 x와 y가 있을 때, x가 변하면 이에 따라 y는 어떤 규칙으로 변하는지를 나타냅니다. 일차 함수는 y가 x에 관한 일차식으로 표현된 경우를 말합니다. 위 사진과 같은 함수 식으로 나타냅니다. x가 일차인 형태이며 x가 일차로 ..

광주인공지능학원에서 진행한 수업입니다. 광주인공지능학원에서 진행한 수업입니다. 딥러닝이란 심층학습 또는 딥러닝은 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘 집합입니다. 어떠한 데이터가 있을 떄 이를 컴퓨터가 알아들을 수 있는 형태로 표현하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 이 결과로 deep neural networks, convolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용되어 첨단의 결과들을 보여주고 있다..

2021.08.02 - [AI/머신러닝] - [머신러닝] #1 머신 러닝 / 지도학습 [광주인공지능학원] [머신러닝] #1 머신 러닝 / 지도학습 [광주인공지능학원] 머신러닝 machine learning(기계 학습)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구입니다. 데이터에서 지섹을 추출하는 작업으로 머신러닝은 통계학, 인공지능, 컴퓨터 과학이 얽혀 oneself.tistory.com 지도학습에서 주목할 점은 입력과 출력이 직관적으로 보이지만, 데이터를 모으는 과정은 많이 다릅니다. 편지봉투를 읽는 것은 손이 많이가지만 비용이 적게듭니다. 의료 영상 이미지를 얻거나 분석하려면 도덕적 이슈나 개인정보 보호를 차치하더라도 거가의 장비가 필요하고 보수가 높으며 전문가의 의견도 구해야해 매우 어렵..

머신러닝 machine learning(기계 학습)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구입니다. 데이터에서 지섹을 추출하는 작업으로 머신러닝은 통계학, 인공지능, 컴퓨터 과학이 얽혀 있는 연구분야이며 예측분석이나 통계적 머신러닝으로도 불립니다. 영화, 영상 추천부터 음식주문, 쇼핑등 우리일상에 널리 퍼지고있습니다. 페이스북, 아마존, 넷플릭스 같은 복잡한 웹사이트들은 머신러닝 모델을 사용하여 구성요소의 대부분을 만들어냅니다. 머신러닝은 학습을통해 기계가 스스로 규칙을 만들어냅니다. 또한 데이터를 이용하여 특성고 패턴을 학습하고, 그 결과를 바탕으로 미지의 데이터에 대한 미래결과를 예측합니다. - 지도학습 가장 많이 사용되는 모긴러닝 알고리즘들은 이미 알려진 사례를 바탕으로 일반화된 모델..