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딥러닝7

[Recommendation System] 메타코드M "Kaggle 데이터를 활용한 개인화 추천시스템" (ML/DL) 이번 글은 메타코드 M의 "Kaggle 데이터를 활용한 개인화 추천시스템 100% 실습 강의 | 우아한 형제들, 현대카드 출신 Data Scientist 현직자 강의 " 강의에 대한 후기를 작성해보려고 합니다 ! 이 강의는 Python의 Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Keras에 대해 선행지식을 가지고 있어야 하니 관심 있으신 분들은 따로 공부하시거나 메타코드에 다양한 강의가 있으니 먼저 수강하시는 것을 추천드립니다.1. 강의 수강 계기메타코드 M을 알게된 것은 2년전 쯤 우연히 유튜브 강의를 통해서 알게 되었고, 그 강의는 "머신러닝 강의 1,2,3강 - [국내 Top AI대학원 박사] " 였고, 유튜브에 장편으로 Machine Learning.. 2024. 12. 4.
[DL][CNN] Convolution Neural Network(CNN) Convolution Neural Network(CNN) Convolution Neural Network(CNN) 이란 인간의 시신경을 모바하여 만든 Deep Learning 구조이다특히, Convolution 연산을 이용하여 Image의 공간적인 정보를 유지하고, Fully Connected Neural Network 대비 연산량을 획기적으로 줄였으며, Image Classification에서 좋은 성능을 보인다 Image Data우선 Image를 정형 데이터화 하는 방법을 생각해보자정형 데이터란 컴퓨터로 식별가능한 형태로 데이터를 변환하는 것을 의미한다.Image는 Pixel 단위로 구성되어 있고 각 Pixel은 RGB 값으로 구성되어있다.즉, 아주 작은 색이 담긴 네모 상자가 여러개 모여 이미지가 .. 2024. 8. 1.
[Optimization]Adagrad(Adaptive Gradient), RMSProp(Root Mean Squared Propagation), Adadelta(Adaptive delta) 앞선 글에서는 Gradient Descent의 운동량(Momentum)을 조정하여 수렴속도를 빠르게 하는 방법인 Momentum, Nesterov Accelerated Gradient(NAG) Optimizer를 살펴보았습니다  [Optimization]Momentum, Nesterov Accelerated Gradient(NAG)앞서 Gradient Descent 에서 Mini - Batch GD, SGD를 공부해보았습니다 [Optimization][Gradient Descent] Batch와 Gradient Descent(Full batch, Mini-batch, SGD)[Optimization] Gradient Descent(경사하강법)! Optimization에 대해서 이제 처self-object.. 2024. 6. 12.
[Optimization]Momentum, Nesterov Accelerated Gradient(NAG) 앞서 Gradient Descent 에서 Mini - Batch GD, SGD를 공부해보았습니다 [Optimization][Gradient Descent] Batch와 Gradient Descent(Full batch, Mini-batch, SGD)[Optimization] Gradient Descent(경사하강법)! Optimization에 대해서 이제 처음 접해보시는 분은 Optimization 정의 먼저 보고 오시면 좋습니다 !  [Optimization] Optimization 정의Optimization(최적화) 란?Optimization이란self-objectification.tistory.com 언급한 바와 같이 SGD의 단점(Parameter 변경폭이 불안정)을 개선하기 위해 Velocity.. 2024. 6. 10.
[ML] 이동평균(Moving Average, SMA, CMA, WMA, EMA) Moving Average(이동평균)이란?전체 데이터 셋의 여러 하위 집합에 대한 일련의 평균을 만드는 것을 의미한다 보통 시계열 데이터에서 일정 기간동안 평균값을 계산하여 데이터의 추세를 분석하는데 사용된다(데이터의 변동성을 줄이고 장기적인 추세를 파악하기 위해서) Moving Average에는 여러 종류가 있는데 이를 살펴보겠습니다 Simple Moving Average(단순 이동 평균, SMA)정해진 폭(기간, Window)의 데이터들의 평균을 계산 $$SMA = \frac{x_M + x_{M-1} \, +\cdots \, + x_{M-(n-1)}}{n} =\frac{1}{n} \sum \limits_{i=1}^{n-1} x_{M-i}$$Cumulative Moving Average(누적 이동 평균.. 2024. 6. 10.
[Optimization][Gradient Descent] Batch와 Gradient Descent(Full batch, Mini-batch, SGD) [Optimization] Gradient Descent(경사하강법)! Optimization에 대해서 이제 처음 접해보시는 분은 Optimization 정의 먼저 보고 오시면 좋습니다 !  [Optimization] Optimization 정의Optimization(최적화) 란?Optimization이란 최소한의 Cost로 최적의 답을 찾는 과self-objectification.tistory.com앞선 글에서 간략하게 Gradient Descent 기본 개념에 대해 보았습니다 그럼 이번 글에서는 여러 Gradient Descent 대해서 보도록 하겠습니다 !  ※ NotationEpoch인공신경망에서 전체 데이터 셋에 대해 Forward, Backward 과정을 한번 거친 것즉, 전체 데이터 셋에 대.. 2024. 6. 10.
[Optimization] Gradient Descent(경사하강법) ! Optimization에 대해서 이제 처음 접해보시는 분은 Optimization 정의 먼저 보고 오시면 좋습니다 !  [Optimization] Optimization 정의Optimization(최적화) 란?Optimization이란 최소한의 Cost로 최적의 답을 찾는 과정을 의미합니다 ML/DL 에서는 Loss Function을 정의하고 Gradicent Descent, Stochastic Gradient Descent, Mometum, RMSProp, Adam 등 많은 Optimizatself-objectification.tistory.comGradient Descent에 대해 적기 전에 간단하게 Gradient에 대해 정의하고 시작하겠습니다 ! ※ Gradient 깊게 들어가면 벡터 미적분학.. 2024. 6. 8.
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