연구 노트/머신러닝

[TIL] 210324 - Deep LearniNg (~C1W1L04)

이 글은... Andrew Ng 교수의 Deep Learning 강좌 C1W1L04 까지의 내용을 정리한 것이다. 내용 요약 신경망 X(입력)와 Y(출력)를 연결지어주는 함수를 찾는 과정 데이터가 많으면 많을수록 성능이 좋은 함수를 찾을 수 있음 해당 뉴런에 관련 없는 입력값이라도 입력해야 함 그 입력의 관계 여부, 가중치는 학습하면서 조절됨 신경망 종류 NN: 데이터베이스화된 데이터에 적합 CNN: 이미지에 적함 RNN: 오디오, 텍스트에 적합 Custom, Hybrid 데이터 종류 Structured Data 데이터베이스로 표현된 데이터 정보의 특성이 잘 드러남 Unstructured Data 오디오, 텍스트, 이미지 특징값을 추출하기 어려움 딥러닝 기술 발전으로 특징을 잘 찾아낼 수 있게 됨 최근 ..