전체 글163 [Deep Learning] 05 미분 | W2 신경망과 로지스틱 회귀 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://youtu.be/GzphoJOVEcE?feature=shared 이 동영상에서는 미적분과 도함수에 대한 직관을 얻을 수 있도록 해 보겠습니다. 대학교 때 이후로 미적분을 본 적이 없다면, 언제 졸업했는지에 따라 꽤 오래전이었을 수도 있겠지만 그래도 걱정할 필요는 없습니다. 미적분에 대한 깊은 이해 없이도 딥러닝과 신경망을 효율적으로 만들 수 있습니다. 이 동영상이나 이후 동영상에서 나오는 미적분이 복잡해서 이 강좌를 듣는 것이 맞는 것인지 생각이 들 수도 있습니다. 제 생각에는 동영상을 보고 프로그래밍 숙제나 다른 숙제를 잘 완료할 수 있다면 딥러닝도 할 수 있다고 생각합니다.4주차에서는 몇 가지의 함수를 정의해 볼 텐데, 미적분에 필요한 모든 것을 그 안에 담을 수 있습니다. 이것을 정방.. 2025. 7. 30. [Deep Learning] 04 경사하강법 | W2 신경망과 로지스틱 회귀 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://youtu.be/uJryes5Vk1o?si=H8dxie1J-nK_tLv- 로지스틱 회귀 모델과 단일 훈련 샘플이 얼마나 잘 작동하는지 측정하는 손실 함수, 그리고 매개변수 $w$, $b$가 훈련 세트 전체를 얼마나 잘 예측하는지 측정하는 비용 함수에 대해서 알아보았습니다. 그러면 이제 경사 하강법 알고리즘을 사용해 매개변수 $w$와 $b$를 훈련 세트에 학습시키는 방법을 알아봅시다. $\hat{y} = \sigma(w^Tx+b), \quad\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}$$\mathcal{J}(w,b)=\frac{1}{m}\sum^{m}{i=1}\mathcal{L}(\hat{y}^{(i)},y^{(i)})=-\frac{1}{m}\sum^{m}{i=1}y^{(i)}\lo.. 2025. 7. 30. [Deep Learning] 03 로지스틱 회귀의 비용함수 | W2 신경망과 로지스틱 회귀 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://youtu.be/SHEPb1JHw5o?si=TFQH2yxCxw4X8XKc 저번 강의에서 로지스틱 회귀 모델에 대해 알아봤습니다. 매개 변수들 $w$와 $b$를 학습하려면 비용함수를 정의해야 합니다. 로지스틱 회귀를 학습할 수 있는 비용함수에 대해 알아봅시다. $\hat{y}=\sigma(w^Tx+b)\text{, where }\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}$ 지난번에 정의한 것을 요약하자면 $y$의 예측값은 $w^T \times x + b$의 시그모이드이며, 이때 시그모이드 함수 $σ(z)$는 상단 가운데 수식처럼 정의됩니다. $\text{Given }\{(x^{(1)},y^{(1)})\text{, ... , }(x^{(m)},y^{(m)})\}\text{, want .. 2025. 7. 28. [Deep Learning] 02 로지스틱 회귀 | W2 신경망과 로지스틱 회귀 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://www.youtube.com/watch?v=hjrYrynGWGA 이번 주에 배울 것은 바로 로지스틱 회귀입니다. 이 학습 알고리즘은 지도 학습 문제에서 출력될 레이블 y가 0이나 1일 경우, 다시 말해 이진 분류 문제들에서 쓰입니다. $\text{Given }x\text{, want }\hat{y}=P(y=1\mid x)$ 입력될 특성 벡터 $x$가 있다고 해봅시다. 예를 들어 고양이 사진인지 아닌지 구분하고 싶은 사진이 주어졌을 때 $y$의 예측값을 출력하는 알고리즘을 원합니다. 더 자세히는 $\hat{y}$은 입력 특성 $x$가 주어졌을 때 $y$가 1일 확률을 뜻합니다. 다른 말로 $x$가 지난 시간에 본 사진이라면 $\hat{y}$은 이 사진이 고양이 사진일 확률을 알려줍니다. $.. 2025. 7. 20. [Deep Learning] 01 이진 분류 | W2 신경망과 로지스틱 회귀 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://www.youtube.com/watch?v=eqEc66RFY0I 돌아온 것을 환영합니다. 이번 주에는 신경망 프로그래밍의 기초를 살펴보겠습니다. 신경망을 구현할 때에 정말 중요한 몇몇 구현 기법들이 있습니다. 예를 들면 $m$개의 훈련 샘플의 훈련 세트가 있을 때 훈련 세트를 처리하는 익숙한 방법은 아마 for 문을 이용해 $m$개의 데이터를 일일이 보는 것입니다. 사실은 훈련 세트를 처리할 때 보통 for 문을 굳이 사용하지 않고 처리하길 원할 것입니다. 어떻게 하는지는 이번 주 수업을 통해 배우겠습니다. 하나 더 예를 들면 보통 신경망의 계산 과정을 살펴볼 때 정방향 패스 또는 정방향 전파라는 단계 뒤에 역방향 패스 또는 역방향 전파라는 단계가 있습니다. 그래서 이번 주 수업을 통해 신.. 2025. 7. 11. [Deep Learning] 04 왜 딥러닝이 뜨고 있을까요? | W1 딥러닝 소개 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://www.youtube.com/watch?v=xflCLdJh0n0 딥러닝과 신경망에 대한 기본적인 이론이 이미 오랫동안 존재했다면, 왜 이제서야 뜨고 있는 것일까요? 이 동영상에서는 딥러닝의 주요 성장 동력에 대해 알아보겠습니다. 그 이해가 조직 안에서 더 나은 위치와 기회를 가져다 줄 것입니다. 지난 몇 년간 많은 사람들이 제게 물었습니다. 딥러닝이 왜 갑자기 잘 되고 있는 것인지 말입니다. 그러면 보통 이것을 보여 줍니다. 그래프를 그려 봅시다. 가로축은 어떤 태스크에 대한 데이터의 양을 세로축은 학습 알고리즘의 성능을 나타냅니다. 스팸 메일 분류기, 광고 클릭 수 예상의 정확도나, 자율 주행 자동차가 다른 차량의 위치를 파악할 때 사용하는 신경망의 정확도 같은 것들 말이죠. 전통적인.. 2025. 7. 11. [Deep Learning] 03 신경망을 이용한 지도학습 | W1 딥러닝 소개 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://www.youtube.com/watch?v=BYGpKPY9pO0 신경망에 대한 과한 믿음들이 있습니다. 그 중 몇 가지는 신경망이 얼마나 잘 작동하는지를 보여줍니다. 그러나 지금까지 대부분의 신경망을 통해 만들어진 경제적인 가치들은 머신러닝의 한 종류인 지도학습을 통해 계산이 되었습니다. 이것이 무슨 의미인지 예시들을 봅시다. Input ($x$)Output ($y$)ApplicationNeural NetworkHome featuresPriceReal EstateStandard NNAd, user infoClick on ad? (0/1)Online AdvertisingStandard NNImageObject (1, …, 1000)Photo taggingCNNAudioText transcr.. 2025. 7. 11. [Deep Learning] 02 신경망은 무엇인가? | W1 딥러닝 소개 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://www.youtube.com/watch?v=n1l-9lIMW7E 딥러닝이라는 용어는 신경망을 학습시키는 것을 칭합니다. 종종 아주 큰 신경망을 학습시키기도 합니다. 신경망이란 정확히 무엇일까요? 이 강의에서 간단한 직관을 소개하겠습니다. 주택 가격 예측 예제로 한번 시작해봅시다. 6개의 주택 데이터를 가지고 있다고 해봅시다. 그래서 제곱 피트나 평방 미터로 되어있는 주택의 크기를 알고 있고, 주택의 가격도 알고 있고, 주택의 크기를 알고 있을 때 주택의 가격을 예측할 수 있는 함수를 만든다고 합시다. 선형회귀를 잘 알고 있다면 이 데이터에 그냥 직선을 그리자고 할지도 모르겠습니다. 그래서 이런 식으로 직선을 얻게 되겠죠. 조금 더 나은 함수를 표현하기 위해서 주택 가격은 음수가 될 수 .. 2025. 7. 11. [Deep Learning] 01 환영합니다! | W1 딥러닝 소개 | C1 신경망과 딥러닝 | Andrew Ng https://www.youtube.com/watch?v=CS4cs9xVecg 안녕하세요. 이미 알고 계시겠지만, 딥러닝은 웹 검색이나 광고 같은 인터넷 산업에 이미 사용되고 있습니다. 뿐만 아니라 딥러닝은 새로운 종류의 상품이나 산업의 개발을 가능하게 합니다. 많은 사람들은 X-ray 이미지 분석에서 탁월한 헬스케어 분야부터 개인 맞춤형 교육, 정교한 농업기술, 자율주행 자동차까지 다양한 것들을 창조해내고 있습니다. 딥러닝 도구를 배우고 이를 접목해 놀라운 것들을 만들고 싶다면, 그 목표를 달성할 수 있도록 함께 도와드리겠습니다. 이 딥러닝 전문 과목인 Coursera 수업들을 다 듣게 된다면, 이력서를 쓸 때 딥러닝에 대해 잘 알고 있다고 자신 있게 쓸 수 있을 것입니다. 앞으로 몇 십 년 동안 이 .. 2025. 7. 11. 이전 1 2 3 4 5 ··· 19 다음
