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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🔥누적 수강 9백만 시간 돌파 기념 100% 페이백 (03.22 - 03.27) | 패스트캠퍼스단 6일 한정! 지금 수강 시작하면 수강료 100% 돌려드려요!fastcampus.co.krCh04-02 이진분류 1 (sigmoid를 이용한 이진분류)- 이미지 데이터 3 (rgb) × 100 × 100 를 입력 레이어로 넣는 경우- 출력층에 출력 값은 0과 1의 값 2가지 값을 사용 (sigmoid 임으로 출력이 부드럽게 됨)- 이 경우 weight (웨이트)는 입력데이터 개수만큼임으로 3만개 출력 노드는 1개 임으로 bias(민감도)는 1개 총 3만1개의 데이터가 사용됨- 이진 분류 문제의 로스를 구..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🔥누적 수강 9백만 시간 돌파 기념 100% 페이백 (03.22 - 03.27) | 패스트캠퍼스단 6일 한정! 지금 수강 시작하면 수강료 100% 돌려드려요!fastcampus.co.krCh03-01 DNN, 벡터와 행렬로 나누기- 인공신경망은 함수로 나타낼 수 있음: 함수는 벡터와 행렬로 표현할 수 있고, 인공신경망의 노드와 액티베이션관계를 웨이트, 바이어스를 포함하여 행렬을 곱하고 벡터를 더하는 표현의 반복으로 나타낼 수 있음Ch03-02 non-linear activation이 중요한 이유- linear activation으로는 nerual network를 아무리 깊게 만들어도 hidden l..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🔥누적 수강 9백만 시간 돌파 기념 100% 페이백 (03.22 - 03.27) | 패스트캠퍼스단 6일 한정! 지금 수강 시작하면 수강료 100% 돌려드려요!fastcampus.co.krCh02-06 Stomastic Gradient descent (SGD)- Gradient descent (경사하강법)의 단점을 보완하기 위해 랜덤하게 데이터를 하나씩 뽑아서 Loss를 계산: 뽑은 데이터를 제외한 데이터 중에서 다시 랜덤하게 데이터를 하나 뽑아서 Loss를 계산: 모든 데이터를 다 뽑으면 다시 처음부터 반복 (Epoch)- Gradient descent (경사하강법)보다 방향 설정이 빠르고, 로컬 ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 커리어 성장을 위한 최고의 실무교육 아카데미 | 패스트캠퍼스성인 교육 서비스 기업, 패스트캠퍼스는 개인과 조직의 실질적인 '업(業)'의 성장을 돕고자 모든 종류의 교육 콘텐츠 서비스를 제공하는 대한민국 No. 1 교육 서비스 회사입니다.fastcampus.co.krCh02-01 인공신경- 신경 : 인간의 신경은 자극을 전달 받고, 전달 받은 자극을 전달할지 말지를 결정하여 최종적으로 자극을 전달하게됨- 인공 신경 : 인공 신경은 인간의 신경의 작용을 인공적으로 표현한 것으로 노드와 엣지로 구성됨: 노드와 노드 사이의 연결인 엣지는 데이터의 중요도에 따라 가중치 (Weight)를 곱하여 표현함: 노드에..