머신러닝 학습
딸을 혼자 보다보니 요즘 공부하기 쉽지 않았네요
오늘은 어떻게든 수업하나를 듣긴 하려고 마음먹고
정주행중입니다.
이거 끝나고 시험문제 타이핑도 좀 해야하는데..
가능하련지 모르겠네요
오늘은 다층 퍼셉트론의 학습이라는걸 배우는데요
다층퍼셉트론(MLP)의 학습을 쉽게 설명하자면,
뇌가 학습하는 방식"을 컴퓨터가 따라 하는 것과 비슷하다.
우리 뇌 속에 뉴런들이 연결되어 정보를 처리하는 것처럼, 다층퍼셉트론도 여러 층의 인공 뉴런들이 서로 연결되어 정보를 처리한다
학습 과정은 크게 두 단계로 나눌 수 있다
예측과 오류 수정이다.
예측: 입력 데이터(숫자, 이미지 등)를 맨 앞층에 넣으면, 각 뉴런이 입력을 조금씩 처리해 다음 층으로 넘긴다.
이렇게 여러 층을 거쳐서 마지막 층에 도착하면 하나의 예측 결과가 나온다. 예
를 들어 고양이 사진을 넣으면 "고양이"라고 예측하는 것.
오류 수정: 처음에는 이 예측이 정확하지 않을 수 있다.
그래서 실제 정답(예: "고양이")과 모델의 예측값 사이의 차이(오류)를 계산한다.
이 오류를 줄이기 위해 뒤로 가면서 뉴런들의 연결 강도(가중치)를 조금씩 조정한다.
이 과정을 역전파라고 한다
이 오류 수정은 마치 게임에서 한 번 실패할 때마다 전략을 바꾸는 것과 비슷하다.
머신러닝도 계속 듣다보면 계속 사용되는 단어가 나오는데
그중 하나가 일양변수다
일양변수(Uniform Random Variable)**는 모든 값이 균등하게 나올 확률을 가진 변수를 의미한다.
응용은 좀 복잡한것 같은데
6강에서 나왔던 내용인데 adaboost 분류에서 나왔던 예시인데
오늘은 스테픈도 완료했고
아침에 대략 끝내버렸다.