개발자가 될래요

https://www.edwith.org/deeplearningai1/lecture/34802/ [LECTURE] 로지스틱 회귀 : edwith 학습목표 로지스틱 회귀 모델이 무엇인지 알 수 있다. 핵심키워드 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 예측값 ​y​^​​ 시그모이드(sigmoid) 함수 - 커넥트재단 www.edwith.org - 로지스틱 회귀란 답이 0 또는 1로 정해져있는 이진 분류 문제에 사용되는 알고리즘 - X (입력 특성), y (주어진 입력특성 X에 해당하는 실제 값) ​y​^​​ (y의 예측값) 을 의미 - 이진 분류를 위한 ​y​^​​ 값은 y가 1일 확률을 의미하며 0 ≤​y​^​​≤ 1 사이의 값 - w는 n_x 차원 상의 벡터, b는 실수 - ​y​^​​ = ..

https://www.edwith.org/deeplearningai1/lecture/34801/ [LECTURE] 이진 분류 : edwith 학습목표 로지스틱 분류(Logistic Classification)을 이야기 하기 전에, 이진분류의 개념을 이해하고, 문제 설정과 표기법을 정의 할 수 있다. 핵심키워드 이진 분류... - 커넥트재단 www.edwith.org ex1) m개의 훈련 샘플의 훈련 세트가 있을 때, 훈련세트를 처리하는 익숙한 방법은 for문을 이용해 m개의 데이터를 일일이 보는 것 ex2) 보통 신경망의 계산 과정을 살펴볼 때, 정방향 패스 또는 정방향 전파 단계 뒤에 역방향 패스 또는 약방향 전파 단계 존재 - 신경망을 학습하는 계산 과정이 왜 정방향 전파와 역전파로 구성되어 있는지 ..

https://www.edwith.org/deeplearningai1/lecture/34800/ [LECTURE] 왜 딥러닝이 뜨고 있을까요? : edwith 학습목표 왜 최근에서야 딥러닝이 강력한 도구로 부상했는지 알 수 있다. 핵심키워드 데이터 크기(Scale of Data) 컴퓨팅 성능 향상(Computation) 알고리즘(Algo... - 커넥트재단 www.edwith.org Scale drives deep learning progress - 가로 : 어떤 task에 대한 데이터의 양 -> 레이블이 있는 데이터(입력값 x와 레이블 y가 같이 있는 훈련세트) 훈련 세트의 크기를 나타낼 때 : m - 세로 : 학습 알고리즘의 성능 - 높은 성능을 위해 : 많은 데이터와 많은 양의 데이터를 이용하기 위..

https://www.edwith.org/deeplearningai1/lecture/34799/ [LECTURE] 신경망을 이용한 지도학습 : edwith 학습목표 지도학습(Supervised Learning)이 무엇인지 알 수 있다. 핵심키워드 지도 학습(Supervised Learning) 입력(Input) 출력(Output) 구... - 커넥트재단 www.edwith.org Supervised Learning Input(x) Output(y) Application Home Features Price Real Estate Ad, user info Click on ad? (0/1) Online Advertising Image Object (1, ..., 1000) Photo tagging Audio T..

https://www.edwith.org/deeplearningai1/lecture/34798/ [LECTURE] 신경망은 무엇인가? : edwith 학습목표 신경망(Neural Network)이 무엇인지 알 수 있다. 핵심키워드 신경망(Neural Network) - 커넥트재단 www.edwith.org - 딥러닝 = 신경망 학습 ex) 주택 가격 예측 - 6개의 주택 데이터 - 주택의 크기를 알고 있을 때, 주택의 가격을 예측할 수 있는 함수 - 선형회귀 알고 있는 경우라면, "아래처럼 직선을 그리자!" - 주택 가격은 음수가 될 수 없다는 점 -> 0으로 끝나도록 - 주택 크기 대비 주택 가격 예측 함수 - Input : 주택의 크기(x) - Output : 주택의 가격(y) - 작은 원 노드 =>..