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Neural Networks: Motivations 이전에 Logistic Regression을 통해 Quadratic model을 분류할 수 있게 되었습니다.하지만 feature가 2~3개가 아니라 10만개가 넘는다면? Logistic Regression으로 성능을 내기 힘들게 됩니다. 대표적인 예시가 컴퓨터 비전 분야입니다. 예를 들어, 사진을 주고 이것이 자동차인지 아닌지 컴퓨터가 구분하는 것입니다.사람이 보기에 자동차의 손잡이는 그냥 손잡이 모양이지만,컴퓨터가 보는 손잡이는 아래와 같은 Binary code로 이루어져 있습니다. 만일 사진의 크기가 500 x 500 픽셀이라면, feature의 수는 25만이 됩니다. 여기에 흑백 사진이 아닌 컬러 사진이라면 RGB가 추가되어 75만개의 featur..

Logistic Regression Logistic Regression이란, 우리말로 로지스틱 회귀라고 하는데, 역시 전혀 감이 안옵니다.간단히 설명하자면, Logistic Regression은 분류(Classification)를 위한 예측모델입니다.특히 Negative 또는 Positive, 즉 0 또는 1로 정의되는 이항형 문제에서 사용됩니다.Anderw Ng이 들었던 예시는 다음과 같습니다.어떤 암 환자의 종양의 크기에 따라 이것이 악성인지 아닌지를 판단하는 문제입니다. 만일 Linear Regression 처럼 선형 모델을 만들게 되면,종양이 아주 큰 경우에 대해 예측 값이 틀리게 되며, 이러한 오버피팅이 자주 발생하게 됩니다.따라서 No를 0, Yes를 1로 가정했을 때, feature를 어떻게..

Linear Regression Linear Regression 은 우리 말로 선형 회귀(?) 라고 하는데 별로 와닿지 않습니다.간단히 말하면, Linear Regression이란 어떤 두 개의 변수 사이의 선형 상관관계를 모델링하는 것입니다.Andrew Ng이 말했던 집 값의 상관관계를 예로 들어 보겠습니다. 일반적으로 집의 크기가 클 수록 가격이 높게 나타납니다.위의 그래프와 같은 데이터가 있다면 상관관계를 우측 상향하는 직선으로 표현할 수 있습니다.그렇다면 저 직선은 어떻게 해야 정확하게 그릴 수 있을까요?(직선을 정확하게 그린다는 말은 실제와 비슷한 예측모델을 만든다는 말을 의미합니다) 바로 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 조정할 수 있습니다. Gradient Descent Gr..

Supervised Learning 감독학습이란, 과거의 평가된 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 방법입니다. 1. Classification : 분류 - 단절된 요소를 나누는 것 (discrete value) - 이메일이 도착했을 때 스펨 메일인지 아닌지 구분, 환자의 종양 크기에 따라 악성 종양인지, 아닌지 판단하는 것 2. Regression : 회귀 (추상, 트렌드, 경향) - Regression은 continuous value 를 예측하는 것입니다. - 집의 평수에 따라 가격을 예측, 수 많은 제품들을 3달 안에 판매할 수 있는지 예측 Unsupervised Learning 자율학습이란, 대상에 대한 어떤 정보도 주어지지 않은 상태(labeling 되지 않은 ..