코딩일기

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 Andrew Ng 교수님의 유튜브 Logistic Regression Gradient Descent (C1W2L09) 강의 중 아래 노란색으로 마킹한 부분이 이해가 되지 않아서 깊게 파보았습니다. 먼저 da에 대해서 수식을 풀어서 기재해 보겠습니다. $$ 'da = -\frac{yloga + (1-y)log(1-a)}{da}$$ 여기에서 $loga$에 지수 e가 생략되어 있기에 $lna$라고 생각하시면 됩니다. 먼저 결론부터 말씀을 드리면, $lna$를 미분하게 되면 $\frac{1}{a}$ 이고, $ln(1-a)$를 미분하게 되면 $\frac{1}{1-a}$ 이 됩니다. 그렇기에 아래와 같은 식으로 변경될 수 있는 것입니다. $$ 'da = -\frac{y}{a} + \..

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 머신러닝을 위한 반드시 알아야할 미분에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 먼저 미분이 왜 필요한지?? 미분은 무엇인지?? 에 대해 이야기를 해야할 거 같아요~ 머신러닝에서 미분의 필요성 우리는 머신러닝이 경험을 통해 특정 작업에 대한 성능이 좋아지는 프로그램이라는 것을 알고 있습니다. 그렇다면 해당 머신러닝의 성능이 좋은지 안좋은지를 어떻게 알 수 있을까요? 결론부터 말씀드리면, (미분)함수를 통해 해당 머신러닝의 성능평가를 진행하게 됩니다. 정말 단순화하여 설명드려보겠습니다. 위 2차 그래프에서 극소점으로 내려갈수록 성능이 좋아진다고 가정해보겠습니다. 그렇다면 현재 위치를 확인한 후 극소점이 있는 방향으로 가야겠지요? 이때 기울기를 가지고 덜 가파른 지점으로 이동을 하게 됩..

안녕하세요 다제입니다. 오늘부터는 머신러닝에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 빅데이터, 딥러닝, 인공지능 등 요즘 우리가 너무 자주 듣는 말 입니다. 사실 인공지능에 관한 학문적 연구는 오래 전부터 시행되었는데 왜 최근 이렇게 난리난리 일까요? 그래서 제가 준비했습니다! 오늘은 머신러닝이 핫한 이유와 머신러닝의 개념 그리고 배경 지식에 대해 나누어 보고자 합니다. 1. 머신러닝이 HOT한 이유 -. 옛날에는 활용할 수 있는 데이터가 pc, 스마트폰의 도입으로 기아급수적으로 증가하였다. -. 컴퓨터 성능이 매우 많이 좋아졌다. -. 머신러닝의 활용성한 가치 창출과 그로 인한 수익이 증명되었기 때문에!( 맞춤영상/광고 ) 사실 머신러닝을 하기 위해서는 많은 데이터가 필요합니다. 기계에게 학습시킬 데이터가 많을..