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경사하강법에서 학습률이란 한번 학습할때 얼만큼 변화를 주는지에대한 상수입니다. 예를들어 부산에서 서울까지 가는데에 순간이동을 한다고 합시다. 만약 서울방향으로 10km씩 순간이동을 하면 금방 갈것입니다. 하지만 만약 1m씩 순간이동을 하면 너무 오래걸리겠죠. 그리고 1000km씩 순간이동을 하면 서울을 지나 오히려 더 멀어질것입니다. 얼마큼씩 이동할때 이 거리가 바로 학습률입니다. 이 블로그에서 처음 학습률이 등장하는 포스트 : https://hyomyo.tistory.com/13?category=820909 수알못의 머신러닝 공부 : 경사하강법 저번 시간에는 비용함수에 대해서 공부했습니다. 다시 정리하지면, 비용함수는 "오차를 표현해주는 미분 가능한 함수" 입니다. 비용함수가 오차들의(제곱의)평균이므로..

행렬곱에서는 특별한 조건이 필요합니다. 곱하는 행렬(왼쪽)의 열과, 곱해지는 행렬(오른쪽)의 행이 같아야합니다. 즉 행렬의 크기는 (m*n) x (n*o) = (m*o)입니다.

저번 시간에는 비용함수에 대해서 공부했습니다. 다시 정리하지면, 비용함수는 "오차를 표현해주는 미분 가능한 함수" 입니다. 비용함수가 오차들의(제곱의)평균이므로 오차의 최소값을 구해야겠죠? 실제로 최소값(global minimum)을 구하는 것은 어려우니, 경사하강법으로 극소값(local minimum)을 구할 수 있습니다. 따라서 경사하강법은 비용함수의 극소값을 구하는 방법입니다. 경사하강법 Gradient descent 경사하강법은 특정한 점 x를 잡고, 비용함수의 기울기를 구한 후, 기울기에 따라서 x의 값을 변화시켜주는 방법입니다. 그림으로 쉽게 설명하겠습니다. 여기 단순한 y=x^2의 그래프가 있습니다. 그리고 이 그래프의 아무점, 예를들어서 7.5를 잡아본다고 하겠습니다. x = 7.5일 때,..

안녕하세요, 효묘입니다. 요즘 앤드류 응 교수님의 강의를 들으면서 배운 내용을 블로그에 기록해보려고 합니다. 첫 번째로 쓸 내용은 비용함수입니다. Cost function 경제학에서, 비용함수는 어떤 생산량에서의 최소 생산비용을 대응한 함수이다. 이를 그림으로 나타낸 그래프를 비용곡선이라 한다. 고정 생산요소의 존재여부에 따라 장기와 단기 비용곡선을 나누며, 총비용함수 TC=TC(Q) 에서 한계비용함수와 평균비용함수를 유도한다.-wikipedia 위키피디아에서 뜻을 검색해봤는데 잘 모르겠네요. 아무튼 제가 이해한 방식으로 설명 해보겠습니다. 제가 서울에서 택시를 타고 이동하려고 합니다. 이때, 택시의 거리에 따른 값의 그래프를 그려보겠습니다. 거리에따른 택시 요금의 실제 데이터라고 가정합시다. 이 데이터..

머신러닝이라는 단어는 2016년 3월, 딥 마인드에서 만든 알파고가 이세돌 기사를 이기면서 대중들에게 익숙한 단어가 됐다. 머신러닝은 '기계 학습'라는 뜻인데, 이 단어의 정확한 정의는 아직 제대로 정의되지 않았다고 합니다. 머신러닝의 대표적인 종류에는 지도학습(Supervised learning), 자율학습(Unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning)이 있습니다. 지도학습 Supervised learning 첫 번째로 지도학습이란, 인공지능에게 문제와 답을 주고 학습하라고 명령하는겁니다. 강아지와 고양이의 사진을 인공지능에게 보여주고, 각각 강아지와 고양이라는 것을 학습시키는 것입니다. 이 학습방식을 분류(Classification)이라고 합니다. 땅의..