Data Science45 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 기본편 (1) 1차함수, 2차함수 미적분을 하기 위해서는 그 기본인 함수를 알아야 하며 함수는 우리가 프로그래밍에서 입력과 출력 사이에 무언가를 해주는 기능(function)으로 봐도 무방하며 이를 수식으로서 수학에서는 표현한다. 좌표평면 상에서 기하학적인 관점에서 함수를 보도록 해야 하며 일차함수는 우리가 회귀분석에서 사용하는 회귀식, 퍼셉트론에서 다루었던 선형분류식이 결국은 오늘 다룬 1차함수에서 출발한다는 것을 알아야 한다. 물론 그 이후에 문제를 해결하는 과정에서 함수가 사용되기도 하고, 데이터의 분포를 계산할 때도 사용된다. 함수는 기계학습 분야에서 가장 중요하며 지금은 고등학교 수학차원이지만 결국 다시 여기로 돌아와야 미적분에 접근할 수 있으며 모든 문제를 해결할 수 있는 힘을 줄 것이다. 본 시리즈의 목표는 미적분과, 선형대.. 2018. 1. 4. 문과생도 이해하는 딥러닝 (5) - 신경망 학습 실습 2017/09/27 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (1) - 퍼셉트론 Perceptron2017/10/18 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (2) - 신경망 Neural Network2017/10/25 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (3) - 오차 역전파, 경사하강법2017/12/24 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (4) - 신경망구현, 활성화함수, 배치 신경망 알고리즘으로 모델을 만들고 학습하는 방법에 대해 간단하게 실습을 진행하였다. 그리고 학습할 때 필요한 필수 개념인 손실함수, 배치, 기울기, 학습률에 대해서 알아보았다. 수학적 개념만으로는 이해하기 어려운 부분들이 다소 있었으나 코드를 보면서 진행하니 확실히 각 개념과 역할에 대해서 이해하기 수월하였다. 신경망 학습 Learning 실습문과생도 이해하는 .. 2017. 12. 26. 문과생도 이해하는 딥러닝 (4) - 신경망구현, 활성화함수, 배치 2017/09/27 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (1) - 퍼셉트론 Perceptron 2017/10/18 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (2) - 신경망 Neural Network 2017/10/25 - 문과생도 이해하는 딥러닝 (3) - 오차 역전파, 경사하강법 간단하게 MNIST 데이터를 이용해서 숫자를 구분할 수 있는 인공신경망 구현을 실습해보았다. 그리고 앞으로 계속 사용되는 주요 개념들에 대해서 복습을 진행하였다. Sigmoid 함수, ReLU 함수, Softmax 함수, Batch 개념 등을 또한 다루었다. 앞으로 계속 중요하게 다루는 개념이므로 직접 코드를 치면서 짚어볼 필요가 있었다. 신경망 복습 Neural Network 문과생도 이해하는 딥러닝 (4) 1. Sigmoid 함수 지난 포스.. 2017. 12. 24. 파이썬으로 데이터 분석하자 (5) - Matplotlib 기본 파이썬 Numpy - 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 中※본 포스팅은 "파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석"을 기억이 나지 않을 때 다시 돌아볼 목적으로 필요 내용만 간단하게 정리하였습니다. 2017/09/19 - [Data Science/Python] - 파이썬으로 데이터 분석하자 (1)2017/09/27 - [Data Science/Python] - 파이썬으로 데이터 분석하자 (2) - IPython 사용하기2017/10/09 - [Data Science/Python] - 파이썬으로 데이터 분석하자 (3) - NumPy 기본2017/12/06 - [Data Science/Python] - 파이썬으로 데이터분석하자 (4) - Pandas 기본 Matplotlib 기본파이썬을 활용한 도식화 및.. 2017. 12. 8. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 12 다음
