분류 전체보기153 머신러닝 야학 2기 www.youtube.com/user/egoing2 생활코딩 일반인에게 프로그래밍을 알려주는 온라인/오프라인 활동 입니다. 채널 공개키 : MIGfMA0GCSqGSIb3DQEBAQUAA4GNADCBiQKBgQDbU/jgeYLWbmUB5pk/wlqMs+2qsOOPgN2ydxOsrWe8JJUXzj5ovsUmjfBSwLjajT6SyO00ulne3zja2PzEZC2wnJCgvZ6lr/ZLvA9yUqmrKRNa www.youtube.com 내가 평소에 많이 보는(?) 사실 많이 보지는 않지만 구독을 하고 있는 유튜브가 있는데 바로 "생활코딩"이다. 도움이 되는 영상이 많이 있어서 구독을 해놓고 가끔(?) 보고 있다. 개인적인 생각으로 코딩에 있어서 어려운 부분들을 쉽게 잘 설명해준다고 생각한다. 오늘부터 머신러닝.. 2021. 1. 4. GAN(Generative Adversarial Network) GAN이란? GAN은 Generative Adversarial Network의 약자로 "생성 모델"을 뜻하는데 즉 생성 모델이 그럴듯한 가짜를 만들어내는 모델입니다. GAN을 설명할때 다루는 대표적인 예시는 바로 "지폐 위조범& 경찰"에 관한 이야기 입니다. 위조 지폐범이 위조 지폐를 생성하게 되면 경찰은 이 지폐가 진짜인지 아닌지를 구별하게 됩니다. 이 과정을 반복하게 되면 위조 지폐범이 계속해서 더 진짜 같은 위조 지폐를 만든다는 것입니다. GAN의 구성요소 GAN은 다음과 깉이 Generator(생성기)와 Discriminator(판별기)로 구성되어 있습니다. 이 둘을 서로 경쟁적으로 대립시켜(Adversarial) 학습을 시키는 신경망입니다. [Discriminator(판별기)] 판별기의 역할은 .. 2020. 11. 26. 다중공선성(Multicollinearity) 다중공선성이란? 다중공선성이란 독립변수들간에 강한 상관관계가 존재하는 경우를 말합니다. 다중공선성이 존재하면 회귀분석의 전제조건을 위반하게 됩니다. (서로 독립인 변수들로 구성되어 있다.) 다중공선성이 존재하면 상관관계가 높지만 상관관계가 높다고 해서 반드시 다중공선성이 존재하는 것은 아닙니다. 다중공선성을 판단하는 기준은? - 분산 팽창 인수(VIF, Variance Inflation Factor) - 보통 10이상일때 심각한 다중공선성이 존재한다고 판단을 합니다.(5 이상이면 다중공선성 존재 가능성이 있음) 다중공선성을 해결하는 방법은?? 1. (변수선택법) 다중공선성에 영향을 주는 변수들을 제거한다. - 다중공선성에 영향을 주는 변수들 중에서 종속변수와 상관관계가 낮은 변수들을 제거한다. - 제거를.. 2020. 11. 12. RNN(Recurrent Neural Networks) RNN(Recurrent Neural Networks)은 주로 자연어 처리 문제에 주로 사용되는 인공신경망 구조입니다. 즉 RNN은 시계열 데이터를 다루기에 적합한 인공신경망 구조입니다. 예를 들어서 주식가격, 음성 데이터, 자연어 데이터등이 대표적인 시계열 데이터의 종류라고 할 수 있습니다. RNN 구조 RNN의 기본 구조는 다음 그림과 같습니다. 빨간색 박스는 인풋, 파란색 박스는 아웃풋, 그리고 녹색 박스는 현재 히든 state를 의미합니다. 현재 상태의 히든 state는 직전 시점의 ht-1을 갱신 받는 구조 입니다. RNN은 시퀀스 길이에 상관없이 인풋, 아웃풋을 받을 수 있는 구조이기 때문에 원하는 모델에 따라서 다양하게 구조를 만들 수 있습니다. 이것이 RNN의 장점 중 하나입니다. RNN .. 2020. 11. 2. 이전 1 ··· 23 24 25 26 27 28 29 ··· 39 다음
