n-gram Language Models
언어 모델이란, 결국에는 그 다음으로 어떤 단어가 오는 것이 가장 자연스러운지를 확률로 보고 가장 높은 확률의 단어를 선택해서 문장을 구성하는 방식이다. 위 포스트에서는 n…
2025/03/10
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3월 안에는 꼭...
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머신러닝 교과서 10장
선형 회귀 모델에 대해 알아보자. 보스턴 집 가격 예측 문제를 예시로 들어서 설명하겠다.
2025/01/09
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11장 레이블되지 않은 데이터 다루기: 군집 분석
레이블이 없는 데이터들을 분석하여 비슷한 데이터들끼리 그룹으로 묶을 것이다.이를 군집으로 묶는다하여 클러스터링(clustering)이라 한다. - k-평균 알고리즘을 이용하여 클러스터 중심 찾기- 상향식 방법으로 계층적 군집 트리 만들기- 밀집도 기반의 군집 알고리즘을 사용하여 임의 모야을 가진 대상 구분하기
2025/01/09
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12장 다층 인공 신경망을 밑바닥부터 구현
딥러닝은 인공 신경망을 효과적으로 학습시키기 위한 머신러닝의 하위분야이다. 아래 내용을 소개하겠다.- 다층 신경망 개념- 역전파 알고리즘- 이미지 분류를 위한 다층 신경망 훈련
2025/01/09
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13장 텐서플로를 사용한 신경망 훈련
복잡한 수학이나 구현 과정을 텐서플로우에서 이미 구현해 놓았다. 이를 사용하는 법을 알아보자.텐서플로우의 함수나 여러가지 기능들은 어느정도 생략하겠다. 사용하면서 익히는 것이 가장 좋다.
2025/01/09
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15장 심층 합성곱 신경망으로 이미지 분류
합성곱 신경망은 컴퓨터 비전을 위한 머신러닝 분야를 크게 발전시켰다.CNN(Convolutional Neural Network)는 뇌의 시각 피질이 물체를 인식할 때 동작하는 방식에서 영감을 얻었다고 한다.
2025/01/09
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16장 순환 신경망으로 순차 데이터 모델링
데이 터 간의 순서가 중요한 데이터를 시퀀스 데이터라고 한다. 시퀀스 데이터를 처리해주기 위해서는 RNN(Recurrent Neural Network) 모델을 사용해서 처리해야 한다.
2025/01/09
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표준화와 정규화
표준화와 정규화에 대해서 간단히 알아보자.
2025/01/09
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차원 축소를 사용한 데이터 압축
차원 축소 기법에 대해서 알아보자.
2025/01/09
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