ML
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Neural Networks and Deep Learning - 3 weekGoogle ML Bootcamp 2022/Coursera mission 2022. 7. 7. 00:25
Neural Networks Overview 지금까지 단일 레이어 신경망을 살펴보았다 이번 주차에는 여러 층으로 구성된 신경망을 구성하는 법을 알아볼 것이다 Neural Network Representation 먼저 표기법들을 알아보자 입력 레이어를 input layer, 출력 레이어를 output layer라고 한다 또한 학습 세트 중간에서 노드의 실제 값이 관찰되지 않는 층들을 hidden layer라고 한다 \(L\) : Number of total layer \(n^{[l]}\) : number of units of later \(l\) \(a^{[l]}\) : Activations of layer \(l\), \(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\) \(w^{[l]}\) : weigh..
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Neural Networks and Deep Learning - 2 weekGoogle ML Bootcamp 2022/Coursera mission 2022. 7. 4. 19:02
신경망 계산에선 for문 사용을 줄이는 게 좋다고 한다 왜인지는 모르겠으니 마법이라 생각하자 아마도 컴퓨터 시스템 개론에선 배운 레지스터와 무언가 관련이 있어 보이기도 하고, numpy에서 잘~ 구현을 해둔 걸 지도 모르겠다 아무튼 for문 사용을 줄이고, 메써드를 사용하자 또한 NN 구현에 사용되는 순전파(Forward Propagation)과 역전파(Backward Propagation)을 배워보자 Binary Classification 이미지를 보고 고양이인지 아닌지 판단하는 문제를 살펴보자 이에는 이진 분류가 사용된다 이진 분류는 고양이(1)인가 아닌가(0)처럼 두 가지로 분류하는 분류 알고리즘이다 이름 그대로 정직해서 마음에 든다 그런데 이진 분류에 사용되는 로지스틱 회귀(Logistic Reg..
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Neural Networks and Deep Learning - 1 weekGoogle ML Bootcamp 2022/Coursera mission 2022. 7. 4. 16:41
특화 과정은 5개의 강의로 이루어져 있으며, 각 강의에서 다루는 내용은 다음과 같다 Welcome 1. Neural Networks and Depp Learning -이름 그대로 NN과 DL을 배웁니다. 구현 하는 법과, 데이터 학습법, DL에서 자주 다루는 고양이 이미지 인식 프로그램을 만들어 본다 2. Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization -DL을 최적화하여 좀 더 잘 동작하고, 효율적으로 개선하는 방법을 배운다 -최적화하는 흑마법이라고 하니 좀 재밌어 보인다 3. Structuring Machine Learning Projects -ML을 어떻게 구성하는지, train/test 구조..