AIFFLE/STARTER (11) 썸네일형 리스트형 [DL] 1. 딥러닝 인공신경망인간의 뇌에서 신경 세포의 구조와 동작을 모방하여 구현신경 세포(Neuron)와 인공 뉴런(Artificial Neuron)은 여러 신호를 받아 하나의 신호를 흘려주는 동작과 각각이 세포 혹은 노드 단위로 작동하는 구조가 닮음신호를 그대로 흘려보내는 것이 아니라 보내지 않을 수도 있고 혹은 다른 크기로 보내는 것이 닮음일반적으로 인공신경망은 은닉층이 소수인 반면, 딥러닝은 은닉층이 다수 포함된 심층신경망(deep neural network) 형태 인공신경망 역사1. 인공신경망과 딥러닝일반 신경망 : 데이터에서 직접 특징(handcrafted feature)을 추출해서 만든 특징 벡터(feature vector)를 입력을 사용하고, 특징 벡터들의 품질에 영향데이터 → 특징추출(특징벡터) → 신경망.. [ML] 지도학습(회귀) 학습 내용지도학습 방법중 회귀문제에서 활용할 수 있는 방법들을 정리하였다. 지도학습(회귀)선형 회귀선형회귀단순 선형 회귀: 독립변수(피처)가 1개다중 선형 회귀: 독립변수(피처)가 2개 이상비용함수 (Cost function)손실함수(Loss function), 목적함수 (objective function)오차(error)를 계산 (실제 값과 예측 값 차이)평균 제곱 오차를 최소화하는 파라미터를 찾음경사하강법 (Gradient Descent)경사하강법을 활용해 최소 에러 값을 찾음비용함수의 기울기 절대값이 가장 작은 지점을 찾아서 오차가 작은 모델을 만듭니다.# 라이브러리 불러오기import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_spli.. [ML] 지도학습(분류) 학습 내용지도학습 알고리즘 중 분류 문제에서 사용되는 알고리즘에 대해 학습하고자 한다 의사결정나무지도학습 알고리즘 (분류, 회귀)직관적인 알고리즘 (이해 쉬움)과대적합되기 쉬운 알고리즘 (트리 깊이 제한 필요)정보이득(Infomation gain)이 최대가 되는 특성을 나누는 기준(불순도를 측정하는 기준)은 '지니'와 ’엔트로피’가 사용됨데이터가 한 종류만 있다면 엔트로피/지니불순도는 0에 가까움, 서로 다른 데이터의 비율이 비슷하면 1에 가까움정보이득(Infomation gain)이 최대 (1-불순도)# 의사결정나무from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiermodel = DecisionTreeClassifier(random_state=0)model.fit(X_t.. 이전 1 2 다음
