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1. 신경망 개념 인간의 뉴런 체계를 모사 1-1. 인간의 뇌와 신경망 (1) 인간 뇌의 특징 - 1000억 개의 뉴런과 각 뉴런을 연결하는 100조 개의 시냅스의 결합체 - 뉴런은 기본적인 정보처리 단위 - 정보는 신경망 전체에 동시에 저장되고 처리 - 학습에 따라 ‘오답으로 이끄는 뉴런들 사이의 연결은 약화되고, ‘정답’으로 이끄는 연결은 강화 (2) 신경망Neural Network - 인간 뇌를 기반으로 한 추론 모델 - 인간 뇌의 적응성을 활용하여 ‘학습 능력’을 구현함 - 신경망은 뉴런이라는 아주 단순하지만 내부적으로 매우 복합하게 연결된 프로세스들로 이루어져 있음 - 뉴런은 가중치 있는 링크들로 연결 (3) 기계학습과 신경망 기계학습이란 인간이 가지고 있는 학습 능력을 로봇이나 컴퓨터에서 실현..

1. 다중선형회귀Multi variable Linear Regression 1-1. 개념 특징값이 여러개로 표현된 입력 데이터에 대해 실수값을 출력하는 연속함수의 선형관계를 학습한다. 정답과 특징이 각각 하나씩일 경우에는 2차원 공간에 선형관계를 표현할 수 있으나, 특징이 2개 이상일 경우에는 다차원상에서 표현해야 한다. 1-2. 가설 표현 각 특징을 중심으로 정답 간의 관계를 2차원 평면으로 분리하면 서로 다른 기울기를 가진 직선으로 표현할 수 있다. 즉 다차원에서 표현되는 다중 선형 회귀는 각 특징을 표현하는 축의 기울기를 모두 구하여 결합해야 한다. 위의 그림에서 가격을 H, 아파트 평수를 X1, 전철역과 거리를 X2라고 둘 때, H = w1X1 + w2X2 + b 가 된다. 가설 검증 및 수정 과..

1. 텐서플로우 - 산술연산과정을 그래프 구조로 표현한 소프트웨어 라이브러리로 python이나 C++을 통해 사용 - 기계학습과 신경망 학습을 위해 구글에서 개발 - 누구나 자유롭게 사용가능 하도록 open source로 공개 2. 그래프의 의미 - 그래프: 유한 개의 정점을 선분으로 결합한 형식. - 쓰임: 경로 탐색, 객체 관계, 데이터 계층 구조 표현에 효과적으로 적용 - 정점(node) : 그래프에서 수학 연산 선분을 통해 입력 받은 데이터를 연산하여 결과를 선분으로 출력 - 선분(edge) : 정점을 지나는 데이터 배열. 텐서(tensor)라고 함 - 데이터 흐름(Data Flow) : 데이터들이 정점을 지나면서 연산이 수행하여 원하는 결과를 얻거나 작업이 이루어지는 과정 => 텐서가 그래프 상..