머신러닝7 2021 머신러닝 야학 - The end 짝짝짝 오픈튜토리얼스에서 제공하는 머신러닝 야학 과정을 끝마쳤다~ 길지 않은 강의 였고, 재택기간동안 조금씩 짬을 내어서 달성할 수 있었던 것 같다. 블로그에도 정리해 놓았지만, 초보자들도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해준 강의 덕분에 머신러닝이라는 단어에서부터 느껴지는 어려운 허들을 넘을 수 있도록 도와줬다. 열심히 기록한 결과들도 진도표에 맞춰 공유하면서 TADA~ 수료증을 발급받았다. 졸업식은 시작과 마찬가지로 유투브 실시간 스트리밍으로 이뤄졌고, 함께 강의를 들은 분들의 후기를 선생님들이 읽어주는 방식으로 진행되었다. :) 회사 업무를 하면서 tensorflow가 뭔지도 모른 채 코드를 돌리기 위해 Import 하는 나는 더 이상 없다!!!! 오직 배운 것을 활용하고 확장시키는 나만이 있을 뿐!!!.. 2021. 1. 19. 2021 머신러닝야학 - 8 [신경망의 완성 : 히든레이어] 퍼셉트론 1개가 퍼셉트론을 깊계 연결한 복잡한 모델링을 해봅시다!! 히든레이어는 중간단계라고 보면 되는 건가? 하나의 퍼셉트론으로 결과값을 내었을 때, 더는 loss가 줄어들지 않았는데 궁금증 2021 머신러닝야학 - 6 딥러닝을 제대로 된 코드로 익히는 것은 쉽지만은 않고, 보통 요런 순서대로 배운다고 합니다. 1. 파이썬 기초 (ㅇ) 2. 데이터 입문 (ㅇ) 3. 머신러닝 이해 (ㅇ) 4. 딥러닝의 원리 - 저는 지금 여기에 idatau.tistory.com 그렇다면 히든레이어를 사용하면 그 예측치가 좀더 정교해지는걸까? 확인해보아야곘다! Oh Yes! 아주 조금 더 나아진 듯한 느낌적인 느낌쓰 활성화함수 추천 swish! Q1. 히든 레이어 작성에서 node는 무엇인.. 2021. 1. 18. 2021 머신러닝야학 - 7 [아이리스 분류하기] 종속변수가 양적데이터 => 회귀 알고리즘 사용 종속변수가 범주형데이터 => 분류 데이터 사용 어떻게 수식이 아닌 종속변수를 공식으로 만들 수 있을까??? 와 천재.. MBTI 점수 매기는거랑 비슷하넹!!!! pd.get_dummies(데이터셋) 만 있으면 자동으로 원핫인코딩 즉 종속변수가 숫자가 아닌 것들을 모아 변환해준다!!!! 모델을 구성해보자! 각각 종속변수들에 대한 공식이 만들어져야 하므로 종속변수의 개수는 3개 분류 예측 : 0~100% 확률값으로 분류를 표현. 분류모델이 분류를 추측할 떄 사람처럼 할 수 있게 하는 것. 1) Sigmoid 2) Softmax의 방법으로 나뉜다. 우리는 Softmax만 사용한다 우선! Softmax는 종속변수 예측치의 합이 최대 1이 되게끔.. 2021. 1. 18. 2021 머신러닝야학 - 5 [강화학습] Reinforcement Learning 핵심은 일단 해보는 것! 지도학습이 배움을 통해서 실력을 키우는 곳이라면, 일단 해보면서 경험을 통해 실력을 키우는 것이 강화학습! 두 개의 주체가 필요합니다. 게이머와 게임을 예시로 들겠습니다. 이런 상태에서 게임의 실력을 키워가는 과정을 따져봅시다. 우선 게임은 게이머에게 현재의 상태를 보여줍니다. 캐릭터는 어디에 있고, 장애물은 어디에 있는지 알려줍니다. 동시에 현재의 점수도 알려줍니다. 게이머는 이 값이 높아지는 것이 상이고, 장애물에 부딪히는 것이 벌입니다. 관찰의 결과에 따라서 어떤 상태에서 어떻게 행동해야 더 많은 상을 받고, 더 적은 벌을 받을 수 있는지를 알게 됩니다. 즉, 판단력이 강화된 것입니다. 판단에 따라서 행동을 합니다. 그 .. 2021. 1. 13. 이전 1 2 다음
