머신러닝 개요 

        
 
사람이 어떤 물건을 구분할수 있는 능력을 컴퓨터에게 주는 것을 딥러닝의 한분야이다..
컴퓨터가 어떻게 사물을 구분 할 수 있을까?  컴퓨터도 선형 분류자에 의해서 구분의 명확한 사물에 대해서는 구분이 가능하다. 
노트북과 마우스의 무게로의 구분은 충분이 이 선형 분류자로 구분이 가능하다 하지만 하 나 이상의 구분선이 필요한 분류 대상들이 
현실세계에는 더 많다. 3개 이상의 군집의 특성을 보이는 집단에 대해서는 단일 선형 분류자로 구분 하기 어려우면 이런 문제를 해결하기 
위해서는 여러 개의 구분자가 필요하면 이것은 행렬로 표현 가능하면 각 행렬의 원소는 노드의 가중치가 된다. 이런 가중치로만 사물을 
구분하는것은 한계가 있어 할성화 함수가 적용된다. 딥러닝에서는 시그노이드,로지틱스가 주로 이용된다. 현업에서는 ReLU함수를 많이 사용한다. 
이런 행렬을 이용한 지도 학습시 오차를 이용해 순전파를 이용해   가중치를 변경 해가면서 학습을 시킬수있으며 다시 역으로 가중치를 
적용하는 역전파에 의해서도 학습을 할수있다. 이 가중치의 계산에는  행렬의 크기가 커지게 되면 많이 복잡해지는 경향이 있어 딥런닝에서는
 경사 하강법을 이용하는게 보편 적이며 학습률을 통한 경사 하강법의 변화 정도를 조정해서 딥러닝을 진행한다.   

		







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