첫 오픈소스 기여 말년 휴가를 나와서 하루종일 코딩만 구주장창 하다가 문득 오픈소스를 찾아보게 되었다. 누군가가 만든 Big Project에 나의 코드를 기여할 수 있다는 것이 매우 재밌어보여서 즉흥적으로 OpenSource Contribution에 대해 찾아봤다 ! 기여 방법 기본적인 Git의 사용법(Fork, Pull, Branch 등)만 알...

Wht is deep learning taking off? 딥러닝이 주목받는 이유는? 딥러닝은 깊은 모델 일수록 더 많은 데이터가 필요하게 된다 따라서 데이터의 양과 질이 매우 중요하다. 최근 딥러닝이 강력한 도구로 부상한 이유는 아래 3가지 요인들로 딥러닝 성능이 향상 되었기 때문이다 데이터 양 증가 컴퓨터 성능 향상 알고리즘...

Supervised Learning with NN 신경망을 이용한 지도학습 지도학습은 입력 X와 출력 Y에 매핑하는 함수를 학습하는 것이 목적이다 위 이미지처럼 입력(input)은 예측하고자하는 값(y)에 관한 특성, 정보들이다 따라서 Output(y)는 input(x)를 통해 학습해서 최종적인 결과물이 된다. 각각 사용하는 모델은 다음...

Logistic Regression Loss & Cost function 로지스틱 회귀 손실함수 & 비용함수 예측값인 y-hat은 시그모이드(Transpose W * x + b) 라는 것을 저번 페이지에서 배웠다 시그모이드 수식은 1/1+e^-z이다. 로지스틱 회귀를 통해서 결국엔 실제값과 동일한 예측값을 갖기를 ...

Logistic Regression 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀는 0과 1사이의 확률 값으로 예측하여 이진 분류 문제를 해결하는 방법이다. input 데이터로 쓰일 x가 있다고 해보자. 그럼 input값 x를 토대로 로지스틱 회귀를 통해 결괏값 y-hat을 도출하게 되는데, 여기서 로지스틱 회귀를 거친 y-hat의 결과 값은 0 ...

Binary Classification 이진 분류 이진 분류는 그렇다 / 아니다 2개를 분류하는 것이다 예를 들어 위 고양이 사진이 입력으로 주어짐 → ‘고양이이다 / 아니다’ 를 분류하는 것이 이진 분류이다. Classification(분류), Regression(회귀) Classification 데이터를 하나의 기준으로 2...