반응형 정리2 [딥러닝] 머신러닝, 딥러닝 기본 용어 해설, 정리, 요약 안녕하세요, HELLO 오늘은 머신러닝, 딥러닝 분야에서 많이 언급되는 기본적인 용어에 대해서 살펴보고자 합니다. 그동안 공부 및 논문을 읽으면서 배운 내용을 이번 기회를 통해서 정리하려고 합니다. CHAPTER 1. '머신러닝, 딥러닝' 용어 정리 Name Details Logistic regression - Binary classification을 하기위해 사용되는 알고리즘 - y가 1일 확률을 계산하며, 활성화 함수 중 하나인 시그모이드 함수를 이용하여 0~1사이의 값으로 계산할 수 있습니다. First-order method - 한번 미분한 변수로만 이루어진 식 Dot product - 두 벡터 간의 내적 Linear Function - 원점을 지나는 1차 함수 Affine Function - L.. 2022. 11. 20. [Review] Statistical Modeling, The Two cultures 리뷰, review 안녕하세요, HELLO 대학원에서 공부 및 회사에서 업무를 진행하며, 최신 논문 그리고 프로젝트에 맞는 논문을 읽다 보니 머신러닝 분야의 권장 논문을 읽어보지 못했습니다. 그래서 학교 공부를 병행하며, 그동안 리서치하며 알게 된 8개 논문을 정해서 스터디를 진행하게 되었습니다. Linkedin을 통해서 업데이트를 진행하고 있으며, 영어로 정리해서 공유합니다. 이번에 살펴본 논문은 전통적인 통계 기반의 데이터 모델 (Data Modeling)과 알고리즘 모델 (Algorithmic Modeling)의 차이점과 알고리즘 모델링으로 개발할 필요가 있다고 정리한 "Statistical Modeling, The Two cultures" 입니다. 논문의 저자는 Leo Breiman (1928 ~ 2005)으로, 버.. 2022. 11. 19. 이전 1 다음 반응형
