Machine Learning 썸네일형 리스트형 Chapter 2-1 Neural Networks 간단하게 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 탄생을 설명하고 넘어가도록하자. 우리의 뇌는 1011개의 뉴런들로 이루어져있다. 뉴런은 다음 그림과 같이 생겼다. 간단하게 이 뉴런의 구조를 Cell body, Dendrite, Axon으로 나눌수 있다. 뉴런은 해당 구조를 활용하여 정보전달을 하는데, 이는 아래의 그림과 같이 나타난다. Dendrite: 신경전달물질을 받음 Axon: 신경전달물질을 방출 Cell body: 신경전달물질저장 공간 이를 모방한 것이 ANN이다. ANN을 위의 방식으로 모방하면 다음 그림과 같이 모방이 가능할 것이다. 초기 모델들이 Sigmoid function을 사용하는 것과 해당 function을 바탕으로 XOR문제를 풀 수 있는 것은 너무 .. 더보기 Chapter 1 Machine Learning Goal of Machine Learning 통상적으로 기계 학습(機械學習) 또는 머신 러닝(영어: machine learning)은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구로 정의한다. 결국, 해당 정의는 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 함수를 찾아라라는 의미이다. 예를 들어보자. 주어진 데이터를 다음 그림으로 정의하겠다. 이에 최적화된 함수를 찾기위해서는 어떻게 해야될까? 여러종류의 모델중에서 선택하면 된다! 임의의 함수 f에서 주어진 데이터에 가장 잘 부합도록 변수들을 조정하는 것이다. 마지막으로 결정된 함수를 이용하여 값을 예측하면 이것이 machine learning이다. 하지만 여기에도 문제점들이 있다. 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 함수를 찾아라에서 우리는 어떻게 가장 잘 .. 더보기 이전 1 다음
