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AI & Data Analysis/인공지능 스터디10

[모두의 딥러닝] #6장: 가장 작은 인공신경망 단위, 퍼셉트론 지금까지 인공신경망 구축의 기본적인 원리를 이해 하고, 인공신경망 구축을 위한 튼튼한 기초를 잡아왔다. 이제 본격적으로 인공신경망을 뜯어볼 것이다! 우선 인공신경망의 가장 작은 단위인 퍼셉트론의 개요를 알고 어떠한 한계점을 갖고, 어떻게 해결해 나갔는지에 대해 공부해보려고 한다. 이번 스터디 내용중 가장 신기했던 것은 결국 인공신경망은 인간의 뉴런을 표본으로 구축되었다는 점이었다. 이 호기심은 더 나아가 세상 수많은 인간들이 어떻게 각기 다른 생각을 하며 다른 결론에 도달하는지에 대해 생각해보게 되었다. 2022. 1. 22.
[모두의 딥러닝] #5장: 참 거짓 판단 장치, 로지스틱 회귀 Logistic_regression 실습 코드) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 공부 시간 x와 합격 여부 y의 리스트 만들기 (1: 합격, 0: 불합격) data = [[2,0],[4,0],[6,0],[8,1],[10,1],[12,1],[14,1]] x_data = [i[0] for i in data] y_data = [i[1] for i in data] # 그래프로 나타내기 plt... 2022. 1. 19.
[모두의 딥러닝] #4장: 오차 수정하기 : 경사하강법 두 번째 딥러닝 스터디 시간이 찾아왔따! 이번에도 주피터 노트북을 사용해 실습까지 이쁘게 무엇보다 꼼꼼히 진행해 보았다. 전 시간에는 최소 제곱법을 이용해 기울기 값과 y절편의 값을 구해 방정식을 세우고, 예측을 진행하는 단일 선형 회귀를 진행했다. 이번 시간에는 앞써 진행했었을 때의 오차를 떠올리며! 어떻게 오차를 최소화 시킬 수 있는가? 에 대한 solution 경사하강법에 다루고, 다중 선형 회귀 실습을 진행해 보았다. 실습 과정) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 5.. 2022. 1. 13.
[모두의 딥러닝] #3장: 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀 드디어 첫 모두의 딥러닝 스터디를 진행했다. 처음인 만큼 아나콘다3, jupyter notebook 등의 개발 환경 구축에 시간이 걸려 어느새 새벽이다... ㅎ 원래 새벽 공부가 갬성 넘치지~ 하는 마음으로 다른 장에 비해 짧고도 임팩트 넘치는 모두의 딥러닝 3장 스터디를 마무리 했다. 역시 필기하면서 공부해야 마음이 안정된다. 그래서 이번엔 특!별!히! 필기 addition으로 준비했다~ 앞으로도 필기로 할지~ 아니면 블로그에 타이핑 할지~ 그때그때 기분에 맞춰 달라질 것 같다는 생각이 들었다 헿 어쨌든! 변치 않는 것은 지금과 같은 마음으로 꾸준히 스터디한 것을 이렇게 기록으로 남길 것이라는 점이다. 그럼 오늘 스터디 한 내용의 필기와 그리고 실습 코드를 올리면서 스터디 내용을 공유해보겠다. 이렇게 .. 2022. 1. 8.

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