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학습공간/빅데이터활용실무

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[3주차] Deep Neural Networks Learning a Neural Networks 인간의 신경망 구조를 모사하여 학습하는 방법이다. Depth 가 깊어질수록 복잡한 모델을 표현 가능하게 하는 유연성을 지니고 있으나, 계산 비용이 비싸지고 복잡도가 커진다는 단점도 지니고 있다. 최근 한계점을 극복하는 방법론이 많이 등장하여 다시금 각광받게 된 Neural Networks(NN) 학습 방법에 대해 이야기하도록 한다. What is different from Machine Learning? NN 또는 DNN 으로도 불리는 통칭 딥 러닝은 기존 머신 러닝과 무엇이 다른가? 결론부터 이야기하면, 여러 층의 Hidden Layer 존재 유무로 딥 러닝이다, 아니다를 구분지을 수 있다. Hidden Layer 가 없다면, 정통 머신 러닝이라고 보아도..
[2주차] Machine Learning Basics Basic Concepts of “Learning” 지도 학습을 중심으로 머신 러닝에서의 데이터 학습에 대한 기본 개념들 및 학습한 모델에 대한 최적화(Optimization), 일반화(Generalization), 정규화(Regularization) 그리고 여러가지 알고리즘에 대해서 이야기하도록 한다. What is the Machine Learning? 지도 학습(Classification, Regression) 중심으로 머신 러닝에 대한 기초 개념 및 용어들을 나열하고 설명하도록 한다. - 기계 학습에 대한 정의 “A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of task T and performan..
[1주차] Introduction to Deep Learning From AI to ML, DL: A Brief History 인공 지능(Artificial Intelligence, A.I.) 분야에서의 기계 학습(Machine Learning, M.L.) 기초 개념을 설명하고, 딥 러닝(Deep Learning, D.L.) 역사에 대해서 이야기하도록 한다. Machine Learning? Deep Learning? 대부분의 사람들은 해당 질문을 한다. 머신 러닝과 딥 러닝의 차이는 무엇인가? 최근 핫 키워드는 다음과 같다. #인공 지능, #기계 학습, #데이터 마이닝, #데이터 과학, #비즈니스 분석, #빅 데이터, #딥 러닝,… • 기존 개념의 부분 집합 또는 혼합된 용어 - 딥 러닝은 학습 데이터를 기반으로 한 광범위한 기계 학습 방법 제품군의 일부를 표현한 것..
[Intro] Learning from Big Data 성균관대학교 산업공학과 석박사과정에서 다루는 빅데이터활용실무이다. 해당과목은 선형대수학, 응용통계학 및 데이터마이닝을 선수과목으로 이수해야하며, 빅데이터에서 학습하기위한 현대 기술에 대한 기초적인 소개와 이론 및 응용을 다룬다. 빅데이터활용실무 목차는 다음과 같다. - 과목명: 빅데이터활용실무(Learning from Big Data) 1주차) 0. Course Introduction 0. Introduction to Deep Learning (S1. From AI to ML, DL: A Brief History) Supplementary: Obstacles to Progress in Deep Learning & AI (by Yann LeCun) 2주차) 1. Machine Learning Basics ..
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