퍼셉트론의 기본 구조입력값, 가중치, bias, 활성화함수, 출력값딥러닝에서 퍼셉트론은, 사람의 신경계에서의 뉴런과 같은 역할. 퍼셉트론 선형 분류기 - 단층 퍼셉트론 [입력층 + 출력층 만!]but, 하나의 선으로 분류 불가능한 문제 등장 -> 다층 퍼셉트론 (비선형) 다층 퍼셉트론 : 단층을 여러 층으로 쌓기 -> 입력층+히든층(입력층과 출력층 사이 모든 Layer)+출력층여기서, hidden layer가 3층 이상이면 딥러닝이라 함!1 hidden layer : 선 하나로 분리2 hidden layer : 선 두 개로 분리N hidden layer : 선 n개로 분 참고 : LG Aimers
AI/기계학습
인공지능 안에, 머신러닝 안에, 딥러닝머신러닝의 여러 방법론 중 하나가 딥러닝이다. 인공신경망 : 사람의 신경 시스템 모방한 학습 알고리즘 / 모델 스스로 데이터 특성 학습해 지도, 비지도 학습 모두 가능 머신러닝은 우리가 데이터 분석을 하고, 이걸 통해 기계를 학습시켜서 그 정보로 결정을 내리는 것.ex) 사람이 먼저 어떤 사물의 사진을 보고 그 사물의 특징을 추출해 컴퓨터를 학습시킴.즉, 특성을 추려서 거기에 맞는 알고리즘을 정의하는 것. 딥러닝은 여기서 발전해서 "인공신경망"을 통해 "스스로" 학습한다.-> 사람의 작업이 생략되고, 컴퓨터가 스스로 데이터를 기반으로 학습함. 컴퓨터가 스스로 그 특징을 추출.-> 인공신경망에 기반해 컴퓨터에게 사람의 사고방식 가르침 머신러닝 종류classificati..
회귀란?기계학습이 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉘는데,여기서 지도학습에 속하는 방식이 회귀와 분류.회귀는 목표값이 단 하나, 분류는 목표값 수가 클래스 개수만큼.따라서 데이터를 가장 잘 설명하는 "선"을 찾아,입력값에 따른 예측값을 반환해야 함.but 이 예측이 완벽할 수는 없기에,주어진 데이터들을 이용해 그나마 예측값과 결과값의 차이가 제일 적은 파라미터 선택하게 됨.보통 이러한 파라미터를 찾을 때에는 경사하강법을 이용한다. 단순 선형 회귀가장 기본적 형태, y = b0+b1x 형태.이 x값은 1개. 다중 선형 회귀단순 선형 회귀에서 x값은 하나인데,x값, 즉 feature을 여러개로 하고 싶다면?각 x(feature)에 맞는 파라미터를 찾아야 함.주의할 점은, 만약 각 feature간 ..
RSS란?오차제곱합. 즉, (예측값-실제값)^2 def return_RSS(test_y, predicted): RSS = 0 for i in range(len(test_y)): RSS += (test_y[i] - predicted[i]) ** 2 return RSS RSS를 0으로 초기화해준 후, test data set의 길이만큼 반복하며 실제값-예측값의 제곱을 RSS에 누적으로 합해준다. def main(): train_X, train_y, test_X, test_y = load_data() lr = Linear_Regression(train_X, train_y) predicted = lr.predict(tes..
릿지, 라쏘 : 정규화 도입 모델Ridge 회귀잔차제곱합 + 패널티항(파라미터의 제곱의 합)따라서 패널티항을 줄이기 위해서는 파라미터를 그리 크지 않은 것으로 설정해야 함.Lasso 회귀릿지랑 비슷한데, 패널티항이 파라미터의 제곱이 아니라 절댓값의 합따라서 릿지보다는 파라미터 크기 큰 항을 줄이는 속도가 느림. 파이썬 구현from sklearn.linear_model import Ridgefrom sklearn.linear_model import Lasso 릿지회귀, 라쏘회귀를 위한 모듈 import def load_data(): X, y = load_boston(return_X_y = True) feature_names = load_boston().feature_names ..
사용시 터미널에서 sayhi.py를 실행시키면,sayhi파일을 만들었을 때 자동 생성된 __name__은 __main__이므로 sayhi_if_main()과 sayhi_() 둘 다 실행된다. sayhi를 import할 때, if문에 들어가지 않은 sayhi_()메소드는 바로 실행되고, saybye.py에서 __name__이 __main__일 때 sayhi의 sayhi_if_main함수를 실행시킨다.나머지는 그냥.. 참고 결국, 만약 if문을 안 쓰면 sayhi모듈을 import해오고 내가 원하는 함수를 실행시키려 할 때,import해온 즉시 바로 if __name__ == "__main__"문 밖의 코드는 실행됨.따라서 if문을 넣어주면, sayhi에서 실행될 건 거기서만, saybye에서 실행될 건..
K-fold 교차검증data를 train, test로 나눈 뒤,train을 또다시 k개로 나누어 k-1개의 train set과 1개의 validation set으로 나누어 train에서 학습하고validation으로 검증,그리고 이 validation data를 다른 train set으로 바꾸어 다시 학습, 검증... 하여 만들어진 모델로 test data를 테스트. import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection imp..
