DNN (Deep Neural Network) 유닛/노드/뉴런 (Un1qit, Node, Neuron) Tensor를 입력받아 tensor를 출력하는 데이터 처리 모듈 Input -> Output 입력 값에 Weight(가중치)를 곱하고 bias(편향)을 더한 뒤 활성화 함수를 거쳐 출력한다. 레이어/층(Layer) Input Layer: 입력값들을 받아 Hidden Layer에 전달하는 노드들로 구성된 Layer. Output Layer: 예측결과를 출력하는 노드들로 구성된 Layer Hidden Layer Input Layer와 Output Layer사이에 존재하는 Layer. 데이터의 패턴을 찾는 역할을 한다. 대부분 Layer들은 가중치(weight)를 가짐 (dropout, pooling과 같이..

로지스틱 회귀 (LogisticRegression) 선형회귀 알고리즘을 이용한 이진 분류 모델 Sample이 특정 클래스에 속할 확률을 추정한다. 확률 추정 선형회귀 처럼 입력 특성(Feature)에 가중치 합을 계산한 값을 로지스틱 함수를 적용해 확률을 계산한다. import matplotlib.pyplot as plt xx = np.linspace(-10, 10, 100) sig = 1 / (1 + np.exp(-xx)) plt.figure(figsize=(15, 5)) plt.plot(xx,xx, color='g', label='linear') plt.plot(xx, sig, color='b', linewidth=2, label="logistic") plt.plot([-10, 10], [0, 0],..

최적화 (Optimize) 모델이 예측한 결과와 실제 값의 차이를 줄이기 위해서 모델을 수정해야 하는 작업을 최적화라고 한다. 모델의 예측값과 실제 값의 차이를 계산하는 함수를 만들고 그 값이 최소가 되는 지점을 찾는 작업을 한다. 최적화 문제 함수 f(x) 의 값을 최소화(또는 최대화) 하는 변수 x의 값을 찾는 것 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return (x-1)**2 + 2 plt.figure(figsize=(10,10)) xx = np.linspace(-3,4, 100) # xx.shape, f1(xx).shape plt.plot(xx, func(xx)) plt.plot(1,2, 'ro', markersize=..