IT기술 관련

출처: https://sacko.tistory.com/40?category=630831 딥러닝 신경망 학습에서 시그모이드 함수(Sigmoid Function)를 활성화함수로 사용한다. 시그모이드 함수는 1/1+exp(-x) 로 나타나는데 여기서 exp(-x) exponential function으로 자연상수e(약2.71)에 대한 지수함수를 의미한다. exp(-2)일 경우 약 2.71의 제곱.. 시그모이드 함수의 사용 이유는 비선형적으로 출력값을 매끄럽게 하기 위한 것이며 자세한 내용은 지난 포스팅을 참고하면 된다. 왜 밑을 e인 자연로그함수를 사용하는가 하냐면 큰 수의 복잡한 계산을 할 때 계산을 단수화하기 위해서 사용된다. 특히 자연로그를 사용했을 때 미적분의 계산이 간편하다고 한다. 기울기를 계산하거..

출처: 아이리포 독립 변수와 종속 변수의 차이점.

출처: 아이리포 Regression 사전 뜻 --> 퇴행, 퇴보; 회귀 ---> Input(x) , output(y) 값을 계속적으로 확인하여 분석 회귀 사전 뜻 --> 한 바퀴 돌아 제자리로 돌아오거나 돌아감. Correaltion 사전 뜻 --> 연관성, 상관관계 ---> 변수간의 어떤 연관성이 있는지 분석

출처: 아이리포 데이터 분석 > 데이터 마이닝 데이터 분석 안에 데이터 마이닝이 포함됨

출처: https://sacko.tistory.com/31?category=630831 미적분을 하기 위해서는 그 기본인 함수를 알아야 하며 함수는 우리가 프로그래밍에서 입력과 출력 사이에 무언가를 해주는 기능(function)으로 봐도 무방하며 이를 수식으로서 수학에서는 표현한다. 좌표평면 상에서 기하학적인 관점에서 함수를 보도록 해야 하며 일차함수는 우리가 회귀분석에서 사용하는 회귀식, 퍼셉트론에서 다루었던 선형분류식이 결국은 오늘 다룬 1차함수에서 출발한다는 것을 알아야 한다. 물론 그 이후에 문제를 해결하는 과정에서 함수가 사용되기도 하고, 데이터의 분포를 계산할 때도 사용된다. 함수는 기계학습 분야에서 가장 중요하며 지금은 고등학교 수학차원이지만 결국 다시 여기로 돌아와야 미적분에 접근할 수 있..

출처: https://sacko.tistory.com/25?category=630831 방정식을 넘어서 연립방정식 그리고 부등호를 이번 포스팅에서 다룬다. 기계학습을 공부하다보면 아래와 같은 Lidge/Lasso의 그래프를 보기도 하고 미적분과 관련된 많은 수식을 보게 된다. 딥러닝으로 넘어가면 순서와 방향이 있는 벡터를 다루기 때문에 좌표평면 또는 어떤 다차원 공간 안에서 데이터가 표현되기 때문에 어떤 영역들을 계산하기도 한다 이번 장에서 다루는 내용들은 그것들을 위해 정리하는 기초적인 내용이다 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (4) 연립방정식 1. 연립방정식 주어진 식을 동시에 만족하는 해(근)을 구함 가감법, 대입법을 이용하여 미지수를 소거한 후 방정식을 품 공학수학이나 선형대수를 배울 때 ..

출처: https://sacko.tistory.com/23?category=630831 지난 시간에는 곱셈공식과 인수분해를 정리했다. 이 둘은 방정식을 풀기 위해서 식을 계산하는데 많은 도움을 주는 내용들이다. 아직까지는 중학교 수준의 수학이지만 천천히 다시 예전에 배웠던 것들을 떠올리면서 하려고 한다. 공부하는 목적은 미적분을 해내기 위함이기 때문에 아직은 중학교 때 배운 내용이라 쉽지만 최대한 그 연결성을 생각하고 내용들을 정리하려고 한다. 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (3) 방정식 1. 등식의 성질 A = B ⇔ A ± ★ = B ± ★ ⇔ A × ★ = B × ★ 2. 일차방정식 ax + b = 0 (a ≠ 0) (1) 괄호가 있으면 괄호를 먼저 푼다. (2) 계수가 소수 또는 분수인 ..

출처: https://sacko.tistory.com/22?category=630831 지난 시간에는 다항식과 연산을 배웠고 다항식과 연산은 식을 이루는 수와 미지수에 대해서 이해하기 위해서 알아야 했던 내용들이었다 문과생을 위한 딥러닝 수학 - 쌩기초편 (2) 곱셈공식과 인수분해 곱셈공식과 인수분해는 방정식을 이해하기 위해서 필요한 내용들이다. 정말 알아보기 어렵게 됐지만 수식으로 입력하는 건... 너무 오래 걸린다.... 중학교 수준의 내용이라 빠르게 넘어갔다 1. 곱셈공식 (1) m(x+y) = mx + my, m(x-y) = mx - my (2) (x+y)제곱 = x제곱 + 2xy + y제곱 (x-y)제곱 = x제곱 -2xy + y제곱 완전제곱식 (3) (x+y)(x-y) = x제곱 - y제곱 합..

출처: https://sacko.tistory.com/m/21 시작하기 앞서... 기계학습과 딥러닝을 공부할수록 개념적으로만 알아서는 제대로 활용하기가 쉽지 않다는 것을 깨달았다. 알고리즘의 작동 원리만 안다고 그것의 장단점을 구분하고 어떤 상황에서 어떻게 사용할지만 안다고 제대로 코드를 짤 수 있는 것이 아니었다. 결국에는 수학적인 식을 바탕으로 알고리즘이 구축되며 그것을 기반으로 코드가 구현되기 때문에 제대로 파라미터를 조정하고 코드로 해당 알고리즘들을 구현하기 위해서는 가장 밑바탕에 있는 수학에 대해서 이해가 더 필요하게 되었다 머신러닝에서 사용되는 수학은 문과생이자 수포자인 나도 어느정도 이해하고 따라가기 어렵지 않았으나 딥러닝으로 넘어가면서부터 수학이 너무 중요해져서 딥러닝 함수의 파라미터 값을..

출처: https://gpchun.tistory.com/130 애드센스 홈페이지 또는 모바일 앱을 통해서 광고 수익을 예상해 볼 수 있는데요. 여기에 나오는 용어들이 우리가 평소에 사용하지 않는 것들이라 많이 생소합니다. 저 역시 매번 볼 때마다 헷갈리는 것들도 있어서, 애드센스를 처음 시작하시는 분들과 정보 공유를 위해 애드센스 도움말을 통해서 정리를 해봤습니다.실제 수익과 직결되는 몇개에 대해서만 간단히 알아보고, 자세한 내용은 애드센스 홈페이지를 참조하시면 될 것 같습니다. 애드센스로 블로그 광고 수익을 올리기 위해서는,일단 무조건 검색노출 ▷ 페이지뷰 ▷ 광고클릭으로 연결되어야 합니다.즉, 블로그 방문자가 포스팅된 글을 읽는 동안, 관심있는 광고가 노출되었을 때 해당 광고를 클릭함으로써 블로그 운..