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퍼셉트론 2

[모델 선정] 이진분류 알고리즘 3가지 (퍼셉트론, 아달린, 로지스틱 회귀)

이번 포스팅에서는 이진분류 알고리즘 3가지를 알아본다. 먼저 이진분류의 개념에 대해서 짚고 넘어가자. 이진분류란 임의의 샘플 데이터를 True나 False로 구분하는 문제를 말한다. 예를 들어 특정 종양 샘플이 주어졌을 때 이 종양이 양성(True)인지 음성(False)인지 판단하는 것이 있다. 이진분류 알고리즘은 퍼셉트론 → 아달린 → 로지스틱 회귀 순으로 발전했다. 이번 포스팅에서 하나씩 살펴본다. | 1. 퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론은 1957년 코넬 항공 연구소의 프랑크 로젠블라트가 발표한 알고리즘으로, 이진분류 문제에서 최적의 가중치를 학습하는 알고리즘이다. 퍼셉트론의 구조를 도식화하면 아래와 같다. 퍼셉트론 이전 포스팅에서 다뤘던 선형회귀 알고리즘과 유사하다. 선형회귀 알고리즘이 선..

딥러닝 모델 생성, 컴파일 그리고 학습시키기

* 저는 머신러닝/딥러닝에 관해 공부하고 있는 사람입니다. 잘못된 내용이나 참고할 만한 내용이 있다면 댓글로 남겨주시면 정말 감사드리겠습니다! 이번 포스팅에서는 예측을 수행하는 딥러닝 모델을 만들고 학습을 시켜보겠다. 크게 3단계로 나눌 수 있다. STEP 1. 모델 생성 STEP 2. 컴파일 STEP 3. 학습 수행 단계별로 살펴보겠다. Step 1. 모델 생성 모델 생성 단계는 예측을 하기 위한 모델의 껍데기/틀을 만드는 단계이다. x = 1 , -2 , 5 , 7 ... y = 2 , 5 , 3 , 7 ... 위와 같이 x,y값이 주어졌을 때 x에 대한 y의 식을 대략적으로 가늠해보는 단계이다. "음.. 대충 y = a*x + b 라고 할 수 있겠는 걸..?" 라는 식이다. 이 단계에서는 a,b 값..