Yungi's Dev Blog

본 게시물은 하얀마인드 기술블로그에 본인이 기고한 글을 옮겨 작성했습니다.

이 글을 쓰게 된 이유

이 내용은 영어로 작성하고 싶었으나, 좋지 못한 영어 실력때문에 남기고자 하는 의미가 왜곡될 수도 있고, 올바른 표현과 어휘를 찾기 위한 시간을 들이기 보다는 글을 더 잘 작성하는 데 집중하고자 한국어로 작성하려고 한다.

이 포스팅은 인프런 머신러닝 강좌 를 수강하며 공부한 내용을 정리한 것입니다.
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Lecture 8. Deep learning Basic : History

이번 강의부터 본격적으로 Deep neural network에 관한 이야기를 다룰 것이다. 이번 장은 이 딥러닝이라는 아이디어가 어떻게 시작되었는지, 그리고 어떠한 문제가 있었고 그 문제들을 인류가 어떻게 해결해왔는지에 대해서 수학적,컴퓨터적인 자세한 내용을 배제하고…

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Lecture 7. Application & Tips

이번 강의는 Machine Learning Algorithm을 실제로 적용함에 있어서 중요한 몇 가지 팁들에 대해서 알아 볼 것이다.

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Lecture 6. Softmax Classification

여러 개의 클래스가 있을 때, 그 것을 예측하는 방법을 Multinomial Classification
이라고 하며, 그 중에 가장 많이 사용되는 Softmax Classification에 대하여 배워보도록 한다.

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Lecture 5. Logistic Classification

Logistic classification은 classification algorithm들 중에서 정확도가 높은 것으로 알려져 있다.
때문에 실제 문제에도 바로 적용해볼 수 있고, Neural Network와 Deep learning을 이해하는 데 중요한 컴포넌트이다.

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Lecture 4. Multi-Variable Linear Regression

How to handle multi-variable

Predicting exam score

• regression using one input (x)

  • one-variable, one-feature

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이론 부분에 해당하는 내용은 수식을 표현하는 플러그인을 잘 다룰줄 몰라서 사진으로 찍을수밖에 없어 길어진다…

Lecture 3. Linear Regression cost 함수 최소화

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섹션 2 실습 (Linear regression 구현)

실습하기 전에, Hypothesis와 Cost function 복습!

Hypothesis란, 주어진 x에 대하여 우리가 예측을 어떻게 할 것인가 라는 것을 말한다. 이는 W와 x 의 곱, 그리고 bias와의 합으로 결정된다. 그리고 이 것을 얼마나 잘 예측했는가를 측정하기 위해 예측 값과 참 값의 차이의 제곱을 전체 데이터의 개수로 나눈 평균이 바로

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지난 시간에 못한 TensorFlow 실습

섹션 1 실습 (기본적인 operations)

import tensorflow as tf

hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

위의 코드는 우리가 프로그래밍을 배우면서 가장 흔히 알고, 가장 기본적인 hello world를 텐서플로에서 실행하는 코드이다. 정말 간단하지만, 나 스스로도 텐서플로와 머신러닝을 처음 접하기 때문에, 하나하나 살펴보자면 tensorflow 를 import 하여 tf라는 이름으로 사용하기로 했었다.

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사실 이 강좌에 대해서 접한 지는 꽤 오랜 시간이 지났는데, 수강하게 된 것도, 이 분야를 접하게 된 것도 지금에 와서야 라서 아쉬운 감이 있다.

섹션1. 머신러닝의 개념과 용어

머신러닝이란 무엇인가?