공학도의 잡다한 시선

딥러닝과 머신러닝의 차이점은 무엇일까? 사실 머신러닝에 딥러닝이 포함된다. 머신러닝 알고리즘 종류 : 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 인공신경망 등 딥러닝(deep learning) : 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망(artificial neural network)으로 만든 것. (인공신경망을 여러곂 쌓아 만든다.) 인공신경망이 사람의 뇌에서 영감을 받아서 만들어진것은 맞지만, 실제 사람의 뇌와 동작하는 방식은 다릅니다. 딥러닝과 머신러닝의 차이점 : 이들이 처리하는 데이터를 예시로 차이점을 설명하자면, 머신러닝은 보통 데이터베이스, 레코드 파일, 엑셀 등의 정형 데이터 처리에 적합하며, 딥러닝은 이미지/영상, 음성, 텍스트/번역 등의 비정형 데이터 처리에 적합합니다. 즉 머신러닝이 처리하기 어려운 데이터를..

머신러닝(딥러닝) 용어 몇가지를 간단하게 살펴봅니다. 이는 딥러닝에도 동일하게 적용됩니다. 모델 = '훈련 데이터로 학습된 머신러닝 알고리즘' 가중치, 절편 = 모델 파라미터(model parameter) 모델을 클래스로 표현할 경우, 해당 클래스로 만든 객체를 모델이라고 생각하면된다. 손실함수(loss function) : 모델의 예측과 target(정답)이 다를 경우 규칙(가중치, 절편)을 수정해야한다. 이때 사용하는 함수 최적화 알고리즘 : 손실함수의 최솟값을 효율적으로 찾는 방법

딥러닝 신경망 (델타규칙, SGD, 배치)[Chapter2:신경망]머신러닝의 모델로 많이 쓰는 신경망(neural network)최근들어 딥러닝이 조명받으며, 신경망의 중요도가 커졌다. 머신러닝 모델은 다양하게 구현되는데 신경망이 그중 하나다.신경망에서는 학습데이터에서 모델(신경망)을 찾아내는 기법을 '학습규칙' 이라고한다.신경망은 노드를 연결해서 만든 네트워크이다.뇌의 연결관계를 신경망은 노드들의 연결 가중치로 흉내낸다. [바이어스]가중치와 함께 신경망이 정보를 저장하는데 관여하는 변수정보는 가중치와 바이어스의 형태로 바뀌어서 저장된다.외부에서 노드로 들어오는 신호는 가중치가 곱해져서 전달된다.노드에서 모두 더하는데 이를 가중합이라고한다.v=wx+b마지막을 ㅗ노드는 가중합을 활성함수에 입력해 얻은 값을..

머신러닝과 딥러닝 기초학습본 글은 '딥러닝 첫걸음'으로 학습한 내용을 요약 정리한 것이며, 나중에 써먹어야할 때 참고하기 위한 목적으로 작성됬습니다. 딥러닝은 머신러닝의 기반위에 세워진 기술이다.딥러닝을 제대로 이해하려면 개략적으로 머신러닝 철학을 알고 있어야한다. 딥러닝은 신경망을 이용한 머신러닝 기법이다.딥러닝과 신경망은 따로 떼어놓을 수 없다. 예제소스:http://github.com/philbooks/Deep-Learning-for-Beginners 인공지능:지능적 요소를 가진 기술 총칭머신러닝:데이터를 이용한 모델링 기법(데이터에서 모델을 찾아내는 기법)딥러닝:머신러닝의 일종. 많은 머신러닝 종류중 하나. 딥러닝은 머신러닝의 일종이고, 머신러닝은 인공지능의 일종이다.머신러닝이 모델링에 사용하는 ..