인공지능9 딥러닝/인공지능 1주차 딥러닝 과정 ex) 학생이 문제집을 푸는 경우 가정 data: 책 model: 문제를 푸는 학생 logit: 문제를 푸는 과정 loss: 해답과 비교하는 과정 optm: 왜 틀렸는지 고쳐가는 과정 result: 계속 공부를 하면서 공부한 머리로 사회를 나간다 or 시험을 본다 이 과정의 반복 data 학습 시키기 위한 데이터 제일 중요한 부분 model 프로젝트의 성향에 따라서 어떤 모델을 쓸지 결정 Prediction / Logit 각 Class별로 예측한 값. Loss / Cost 예측한 값과 정답과 비교해서 얼마나 틀렸는지를 확인. 이 Loss는 "얼마나 틀렸는지"를 말하며 이 값을 최대한 줄이는 것이 학습의 과정 Optimization 앞에서 얻은 Loss 값을 최소화하기 위해 기울기를 받아 최적.. 2021. 1. 8. 이전 1 2 3 다음
