정리 노트

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '컴퓨터 비전' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 질문과 오류 지적은 매우 환영합니다! Gradient Descent(경사 하강) 손실 함수를 MSE Loss(오차 제곱의 평균), f라고 하고, 변경해야 할 값을 w라고 할 때 $$ w = w - \alpha * \frac{\partial f} {\partial w} $$의 식을 통해서 고쳐 나갑니다. MSE 손실 함수(아래 식에서의 'f')는 dataset의 모든 값들을 보고 오차를 계산합니다. $$ f(w) = \frac{1} {N} \sum_{i = 1}^{n} g^{(i)}(y(x^{(i)}, w), t^{(i)}) \quad \text{(} x^{..

이 포스트는 국민대학교X프로그래머스 주관하는 '2022학년도 여름방학 인공지능 온라인 실전 부트캠프'에서 배운 내용을 정리하는 포스트입니다. 선형 회귀로 분류 문제 해결해보기 저번 글에서 선형 회귀에 대해 알아보았습니다. 2022.08.01 - [개념 정리] - 선형 회귀(Linear Regression) 선형 회귀(Linear Regression) 이 포스트는 국민대학교X프로그래머스 주관하는 '2022학년도 여름방학 인공지능 온라인 실전 부트캠프'에서 배운 내용을 정리하는 포스트입니다. 회귀? 회귀는 특정 데이터가 주어졌을 때 결과 study-note-99.tistory.com 선형 회귀로 분류 문제를 풀어보도록 하겠습니다. 먼저 사용할 데이터는 아래와 같습니다. 입력 숫자(자연수) 성공 여부(1: 성..

이 포스트는 국민대학교X프로그래머스 주관하는 '2022학년도 여름방학 인공지능 온라인 실전 부트캠프'에서 배운 내용을 정리하는 포스트입니다. 회귀? 회귀는 특정 데이터가 주어졌을 때 결과를 예측하는 지도 학습의 유형입니다. 특정 데이터들을 학습해서 데이터를 설명할 수 있는 가장 합리적인 선형 함수를 찾아내는 접근 방법이 선형 회귀 법(Linear Regression)입니다. 선형 회귀에서 학습할 데이터들은 아래와 같다고 합시다. 하루 평균 공부 시간(단위: Hour, 범위: 0 ~ 24 사이의 실수) 시험 점수(0 ~ 100 사이의 실수) 0.5 40 1 55 1.5 65 2 74 2.5 88 3 95 이 데이터를 학습한 선형 회귀 모델에 공부한 시간을 넣으면 시험 점수가 얼마나 나올지 예측해주는 선형 ..