머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 14 [머신러닝/딥러닝 기초] 6. 퍼셉트론의 한계와 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptr) 퍼셉트론 이론과 간단 구현 - 2 https://seokii.tistory.com/55 5. 퍼셉트론(Perceptron) 이론과 간단 구현 - 2 퍼셉트론 이론과 간단 구현 - 1 https://seokii.tistory.com/54?category=1054781 4. 퍼셉트론(Perceptron) 이론과 간단구현 - 1 지난 포스팅 https://seokii.tistory.com/52 3. 머신러닝을 하면서 주의해야 할 6.. seokii.tistory.com 지난 글에서 퍼셉트론의 가중치와 편향에 대해서 정리하며 NAND 게이트와 OR 게이트를 구현했습니다. 이번에는 퍼셉트론의 한계와 다층 퍼셉트론에 대해서 정리하겠습니다. 퍼셉트론의 한계 앞선 글들에서 AND, NAND, OR 게이트를 구현했었는데.. 머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 2022. 2. 9. [머신러닝/딥러닝 기초] 5. 퍼셉트론(Perceptron) 이론과 간단 구현 - 2 퍼셉트론 이론과 간단 구현 - 1 https://seokii.tistory.com/54?category=1054781 4. 퍼셉트론(Perceptron) 이론과 간단구현 - 1 지난 포스팅 https://seokii.tistory.com/52 3. 머신러닝을 하면서 주의해야 할 6가지 머신러닝 시스템의 종류 https://seokii.tistory.com/49 2. 머신러닝 시스템의 종류 머신러닝이란 https://seokii.tistory.co.. seokii.tistory.com 지난 글에서 퍼셉트론 이론을 정리하고 퍼셉트론을 이용해서 AND 게이트를 구현했습니다. 글을 이어서 마저 정리해보도록 하겠습니다. 가중치와 편향 \begin{cases}0\left( w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}\l.. 머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 2022. 2. 9. [머신러닝/딥러닝 기초] 4. 퍼셉트론(Perceptron) 이론과 간단 구현 - 1 지난 포스팅 https://seokii.tistory.com/52 3. 머신러닝을 하면서 주의해야 할 6가지 머신러닝 시스템의 종류 https://seokii.tistory.com/49 2. 머신러닝 시스템의 종류 머신러닝이란 https://seokii.tistory.com/48?category=1054781 1. 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)이란 무엇인가? 머신.. seokii.tistory.com 저번 글에서는 머신러닝을 공부하고 진행하면서 주의해야 할 점들에 대해서 정리했습니다. 이번 글에서는 퍼셉트론이 무엇인지에 대해 정리하고 간단한 구현을 통해 실습하겠습니다. 퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 고안한 알고리즘입니다. 퍼.. 머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 2022. 2. 9. [머신러닝/딥러닝 기초] 3. 머신러닝을 하면서 주의해야 할 6가지 머신러닝 시스템의 종류 https://seokii.tistory.com/49 2. 머신러닝 시스템의 종류 머신러닝이란 https://seokii.tistory.com/48?category=1054781 1. 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)이란 무엇인가? 머신러닝(기계학습)과 딥러닝에 대해 공부하다가, 남들에게 설명할 수 있을 만큼 기초 이.. seokii.tistory.com 지난 글에서 머신러닝 시스템의 종류에 대해 정리했습니다. 주의해야 할 6가지 적은 양의 훈련 데이터 기본적으로 대부분의 머신러닝 알고리즘이 잘 작동하려면 데이터가 많아야 합니다. 아주 간단한 문제에서조차도 수천 개의 데이터가 필요하고 이미지나 음성 인식 같은 복잡한 문제라면 수백만 개가 필요할지도 모릅니다. 따라.. 머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 2022. 2. 9. [머신러닝/딥러닝 기초] 2. 머신러닝 시스템의 종류 머신러닝이란 https://seokii.tistory.com/48?category=1054781 1. 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)이란 무엇인가? 머신러닝(기계학습)과 딥러닝에 대해 공부하다가, 남들에게 설명할 수 있을 만큼 기초 이론에 대한 복습이 필요하다고 생각되어 차근차근 글을 올려보려고 합니다. 머신러닝(기계학습)이란? 기 seokii.tistory.com 지난 글에서 머신러닝의 개념과 사용하는 이유에 대해 작성을 했습니다. 이번에는 머신러닝 시스템의 종류에 대해서 정리하도록 하겠습니다. 머신러닝 시스템의 종류 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습 세 가지 종류로 나눌 수 있습니다. 지도학습 지도학습(Supervised Learning)은 답이 있는 데이터를 사용해.. 머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 2022. 2. 8. [머신러닝/딥러닝 기초] 1. 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)이란 무엇인가? 머신러닝(기계학습)과 딥러닝에 대해 공부하다가, 남들에게 설명할 수 있을 만큼 기초 이론에 대한 복습이 필요하다고 생각되어 차근차근 글을 올려보려고 합니다. 머신러닝(기계학습)이란? 기본서와 백과사전에는 항상 기계학습에 대해 아서 사무엘(Arthur Samuel, 1959)의 말을 인용합니다. "머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야다." 이 말을 그대로 받아들이면 이해가 어렵지 않다고 생각합니다. 기계학습은 여러 종류의 데이터들로부터 컴퓨터가 학습할 수 있도록 프로그래밍하는 과학이라고 정의할 수 있습니다. 머신러닝을 왜 사용할까? 머신러닝을 사용하면 이미지, 텍스트, 음성 등의 데이터들을 사용해 여러 가지 작업을 할 수 있습니다. 간단하게는 텍스트를 분석해 .. 머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 2022. 2. 8. 이전 1 2 다음
