딥러닝 검색 결과

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데이터 분석, Cycle, 용어

본격적으로 시계열 분석에 들어가기 전에 기본적인 데이터 분석의 진행 방향에 대해서 먼저 다뤄보자. 이상적인 데이터 분석 단계 1. 데이터 수집 2. 데이터 전처리 3. 데이터 정리 4. 데이터 분석 5. 결과 정리 하지만, 현실적인 데이터 분석의 과정에서는 이 과정들이 칼로 벤 것처럼 딱 맞아 떨어지지 않는다! 데이터 분석 1단계 문제를 정의하는 단계 - 무엇을 예측할 것인가? (ex> 직원들의 퇴사율) - 필요한 데이터는 어떤 것인가? (ex> 직원들이 의자에서 일어나는 횟수, 화장실 가는 빈도 등) - 각 상태를 나타내는 기준은 어떻게 정할 것인가? 2단계 통상적으로 현재 우리가 집중적으로 공부하고 있는 분야 - 데이터 전처리 - 최적의 알고리즘 선정 - 선정한 알고리즘에 전처리한 데이터 입력 및 결..
딥러닝/시계열 2021. 1. 30. 11:59
Deep Learning - 퍼셉트론(perceptron)이란?

퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 프랑크 로젠블라트가 1957년에 고안한 알고리즘으로 딥러닝(신경망)의 기원이 되는 알고리즘이다. 미분적분학을 하기 전에 사칙연산을 하는 것처럼, 딥러닝을 배우기 위해서는 퍼셉트론의 구조를 배우는 것이 매우 중요한 일이기 기 때문에 익혀둬야 한다. 퍼셉트론이란 위 사진처럼 신호(x1, x2)를 입력받아 하나의 신호(y)를 출력하는 것을 말합니다. 그림에 있는 원들을 뉴런 또는 노드라고 부르며, 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치(w1, w2)가 곱해집니다. 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1(흐른다)를 출력하고, 이를 '뉴런이 활성화한다'라고 표현하기도 합니다. 그리고 이 한계를 임계값이라고 부르며 θ라는 기호로 나타냅니다. 위의 그림은 퍼..
딥러닝/Deep Learning 2021. 1. 19. 04:05
[자연어처리] 공부내용 정리 - 기초 1

공부 내용 정리 자연어란? 자연어는 natural language, ordinary language로써, 사람들이 일상적으로 쓰는 언어를 부르는 개념이다. 인공적으로 만들어진 언어인 인공어와 반대되는 개념이다. 자연어 처리 이해 방법 문장의 컨텍스트(Context)를 이해해야, 문장 안에 있는 단어 한 개 한 개가 어떤 의미인지 알 수 있다. 사람은 'Apple'이 사과인지, 바나나인지 문맥을 통해 바로 구분할 수 있지만 기계는 할 수 없다. 그리고 사람은 '안경'을 검색하면 '눈'이나 '시력'등 단어간 의미가 있는 관계성을 바로 인식할 수 있지만 기계는 어렵다. 그렇기 때문에 단어를 수치로 표현하여 기계가 이해하도록 해야 한다. 이 방법이 바로 Word Embedding인데, 간단히 말해서 텍스트를 숫..
딥러닝/자연어처리 2020. 10. 9. 03:19
[강화학습] DQN - Deep Q Networks 공부내용 정리

강화학습(Reinforcement Learning)은 어떤 임의의 존재 (Agent) 가 주어진 환경 내에서 어떻게 행동해야 하는지에 대해 학습하는 것을 말합니다. 이러한 학습 과정은 다양한 상황에서 Agent가 한 행동에 대해, 양 또는 음의 보상으로 피드백을 받음으로써 진행됩니다. 강화학습과 정책(Policy) 강화학습의 최종 목표는 환경(Environment)과 상호작용을 하는 임의의 Agent를 학습시키는 것입니다. Agent는 상태(State)라고 부르는 다양한 상황 안에서 행동(Action)을 취하며 조금씩 학습해 나갑니다. Agent가 취한 행동은 그에 대한 응답으로 양(+)이나 음(-), 또는 0의 보상(Reward)을 돌려받습니다. 여기에서 Agent의 목표는 처음 시작하는 시점부터 종료..
딥러닝/Deep Learning 2020. 9. 25. 05:04