CS 강의/인공지능 (3) 썸네일형 리스트형 학습 관련 기술들 신경망 학습의 목적: 최적화(Optimization) 신경망 학습의 목적은 손실 함수의 값을 최적화 시키는 매개변수를 찾는것입니다. 이는 곧 최적화된 매개변수를 찾는 문제이며, 이러한 문제를 최적화(Optimization)라고 합니다. 가중치를 최적화 시키는 간단한 방법으로 GD(Gradient Decent)가 있습니다. 이는 최적의 매개변수 값을 찾는 단서로 매개변수의 기울기를 사용하는 방법입니다. 매개변수의 기울기를 구해 기울어진 방향으로 매개변수 값을 갱신하는 과정을 반복합니다.(E-W 평면에서 보면, E가 가장 작아지는 최솟값을 향해 기울기의 반대 방향으로 진행하는 과정입니다. 기울기가 음수면 양의 방형으로 가중치를 업데이트 합니다.) 1. 확률적 경사 하강법(SGD, Stochastic Grad.. Self Test 1. 인공지능(AI), 신경회로망(NN), 딥 러닝(DL)에 대해 설명해보시오. 2. 경사하강법, 연쇄 법칙에 대해 설명하고, 원 뉴런을 학습시키는 과정을 설명하시오. 3. 역전파 알고리즘을 설명하고 , 순서도를 그리시오. 4. 갱신 가중치를 나타내는 식을 표현하시오. 5. 데이터와 인공지능의 관계를 학습과 테스트의 관점에서 설명해 보시오. 6. 입력 x에대해 출력 z를 내보내는 원 뉴런에 대한 코드를 작성하시오. 7. LMS를 이용해 가중치를 갱신하는 식을 코드로 작성하시오. 패턴인식 개론 Suqence of Pattern Recognition Rwa Data Data Collection Data Cleaning Data Processing Data Visualization Raw Data란? Raw Data란 가공하지 않은것 이라는 의미로 실세계에 존재하는 수 많은 데이터들을 말합니다. 오늘 온도, 습도, 미세먼지 농도 같은 날씨 데이터, 교통량 데이터 등 대부분의 측정 가능한 값들이 될 수 있습니다. Data Collection 이란? 센서(Sensor)와 같은 측정장치를 통해 데이터를 수집하는 단계입니다. 외부환경으로부터 Data를 감지하는(sense) 다양한 장치들을 사용할 수 있습니다. 대표적인 예로 카메라, 마이크, 레이다, 체온계 등이 있을수 있겠죠. Data Cleaning .. 이전 1 다음
