패스트캠퍼스 환급챌린지 4일차 : Part1 딥러닝을 시작하기전에 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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표준 정규 분포

- 평균이 0이고, 분산이 1인 분포

- 표준 정규 분포는 계산을 용이하게 하기 위해서 사용  => 확률을 구하기 용이해짐

: 정규 분포의 누적 분포 함수 값을 통해, 근사치 값을 빠르게 확인할 수 있는 장점이 있음

- 정규 분포를 표준정규 분포로 변환하는 방법은 확률 변수 X가 X~N(u, σ^2)를 따를 때, 다음의 공식을 사용하여 변환

: Z = X-u / σ

예를들어, IQ가 148일 경우, 상위 몇 %인가의 문제에 대하여, 평균 IQ = 100이고, 표준 편차가 24라고 한다면, X~N(100, 24^2)으로 Z = 148-100/24 =>  P( Z > 2) => 1-fz(2) = 0.02275로 상위 약 2%를 구할 수 있음

딥러닝 분야에서의 입력을 정규화할 경우, 학습 속도를 개선할 수 있는 장점이 생김

독립 변수와 종속 변수

- 독립 변수는 다른 변수에 영향을 받지 않는 변수로, 종속 변수에 영향을 주는 변수

- 연구자가 가설에 따라서 수정이 가능함

- 종속 변수는 독립 변수에 영향을 받는 변수예를들어, 집이 부유하면, 그 집에 있는 자녀는 좋은 대학에 가는가 라는 가설에 대하여, 해당 가설을 증명하기 위해 수학적으로 상관 계수를 뽑아서 맞는지 틀린지를 분석할 수 있음

- 해당 가설에서 독립 변수는 집이 부유 하면으로, 집이 부유하다의 기준은 연구자에 의해 1~3억, 3~5억, 5억~10억과 같은 기준을 세울 수 있음

- 종속 변수는 집이 부유하면이라는 독립 변수에 영향을 받는 자녀의 좋은 대학임

-  논문에 따라 독립 변수 / 종속 변수가 아닌 다른 단어를 사용할 수 있기 때문에, 논문에서 의미하는 것을 생각해서 읽어야함

: 일반적으로 원인 <-> 결과로 이해할 수 있음

- 딥러닝 분야에서의 독립 변수와 종속 변수의 예로는 이미지 추론 모델이 있는데, 입력되는 이미지는 독립 변수이고, 해당 미지를 추론한 결과가 종족 변수가 됨

- 변수(독립변수)는 하나일 수도 있고 다 수 일수도 있으며 이에 따라 단변수, 다변수라고 함.

- 변량(종속변수)는 하나일 수도 있고 다 수 일수도 있으며 이에 따라 단변량, 다변량이라고 함.

: 예를들어 가게의 매출을 예상한다고 헀을 때, 1) 유동 인구, 2) 영업 시간, 3)가게의 크기 (다변수)에 따라 매출 (단변량)이라고 할 수 있음