신경망

[WIL]머신러닝 - 3주차 강의 개발일지

3주 차의 목표는 딥러닝의 역사를 배운다. 신경망을 만드는데 필요한 각종 개념을 알아본다, 신경망을 직접 디자인해본다 딥러닝은 머신러닝의 한분야이다. 2주 차까지 배웠던 선형 회귀와 논리 회귀는 모두 1차 함수를 이용해서 푸는 문제였다고 한다면 실제적인 자연계의 문제는 이러한 직선으로 설명할 수 없는 문제들이 많이 있기 때문에 사람들은 선형 회귀 사이에 비선형의 무엇인가를 넣어야 한다고 생각했고 이것은 실제로 잘 동작하였는데 이렇게 사이사이에 층을 깊게 쌓는다고 하여 딥러닝이라고 불리게 되었다. 딥러닝의 주요 개념과 기법을 알아보면 배치 사이즈와 에폭 - batch를 설명을 하게 될 때 iteration이라는 개념을 같이 설명을 해야 하는데 우리가 가지고 있는 엄청나게 큰 데이터셋을 학습을 시킬 때 방대..