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퍼셉트론 Perceptron 인공신경망의 한 종류이며 신경망을 이루는 가장 중요한 기본 단위이다. 입력 값과 활성화 함수를 사용해 출력 값을 다음으로 넘기는 가장 작은 신경망 단위이다. 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 단층 퍼셉트론의 한계 단층 퍼셉트론은 XOR연산이 불가능하다. XOR은 입력 값 두개가 다를 경우에만 1이 출력된다. AND OR XOR 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 왼쪽에서부터 차례로 AND, OR, XOR을 나타낸다. AND와 OR은 직선을 그어서 1인 결과 값..

2020/04/03 - [공부 👩‍💻/Deep Learning] - 인공지능 머신러닝 딥러닝이란 인공지능 머신러닝 딥러닝의 개념에 대해서 알아보았다. 머신러닝은 컴퓨터가 학습할 수 있도록 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 이때 학습이라는 단어는 데이터가 입력되고 패턴이 분석되는 과정을 말한다. 결과적으로 우리는 많은 데이터를 통해 규칙을 발견해서 새로운 결과를 예측하는 과정을 해야 한다. 여기서 키워드는 규칙 발견이라고 생각한다. 왜냐하면 발견된 규칙을 통해서 새로운 결과를 도출하기 때문에 얼마나 정확하게 규칙을 발견하느냐도 중요하다. 이러한 발견 과정에서 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 딥러닝 방법이 생겼다. 그중에서도 오늘은 랜덤 포레스트 방법 & 서포트 벡터 머신 방법에 대해서 알아보려 한다..

배우고 싶었고 욕심나던 분야인 딥러닝을 드디어 드디어 공부하기 시작한다. 차근차근 학습한 내용을 기록해봐야겠다. 인공 지능, 머신 러닝, 딥러닝이란 인공 지능 artificial intelligence 혹은 machine intelligence (AI) 인간의 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연한 것이다. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5 인공지능 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 인공지능(영어: artificial intelligence 혹은 machine intelligence)은 인간의 지능을 ..

사실 넷플릭스와 같이 추천을 기반으로 사용자에게 콘텐츠를 제공해주는 시스템은 어떤 로직을 기반으로 처리되는지 궁금했다. 요즘 머신러닝을 배우고 싶어 책 한권을 구매한 책에서 추천을 생성하는 방법에 대해 소개해서 다시 정리하고 싶어 글을 쓴다. 책에서는 각 사용자 사이의 거리(유클리드 거리)를 구한 다음 이 거리를 유사도 지표로 사용해 원하는 데이터를 추론한다. 가장 비슷하지 않은 사용자들 사이의 값은 크고, 가장 비슷한 사용자들의 사이의 값은 작다. 유클리드 거리는 다차원 공간에서 점의 점 사이의 거리를 구하는 공식이다. (두 점 사이의 거리를 계산할 때, 두 점을 좌표로 표현하고 각각 대응하는 성분의 차의 제곱을 하여 더한 후 제곱근을 구하는 것) 만약 2차원 공간이 아니라 다차원이라면 벡터의 차원만큼..