허난설헌 76기 20강 인공지능 확률적경사하강법

#확률적경사하강법 #시그모이드 함수 : z(방정식의 결과)를 확률(score) 로 변환하는 함수 -기존 모델(방정식)을 유지하면서 데이터를 업데이트 -점진적 : 모델이 기울기 및 계수등을 유지하면서 데이터를 업데이트​ -확률적 : 무작위, 랜덤 -경사 : 선형 회귀에서의 훈련을 통한 최적의 기울기 -하강 : 최적점을 찾기 위해 기울기를 움직임 ​#에포크 : 전체 샘플을 모두 사용하는 반복 단위 훈련세트에서 샘플을 하나씩 추출해 손실을 최소화 하기 위해 기울기를 조금씩 이동 #미니배치경사하강법 : 여러개(2의 배수) #배치경사하강법 : 모두 #손실함수 : 실제 타깃과 예측 타깃의 오차를 구하는 함수, 나쁨을 나타내는 수치 모델을 "최적화" 하기 위해 사용하는 함수 정확도를 손실함수로 활용하기에는 연속성이 없는 경우가 존재(데이터가 적은 이진분류) 이진분류 : 로지스틱 손실함수(이진 크로스엔트로피 함수) 다중분류 : 크로스엔트로피 함수 회귀 : 평균 제곱의 오차 #SGD ,#인공지능,#허난설헌,#서울IT교육센터,#진주컴퓨터학원,#마산컴퓨터학원,#창원컴퓨터학원,#부산컴퓨터학원,#대구컴퓨터학원,#진주클라우드학원,#마산클라우드학원,#창원클라우드학원,#부산클라우드학원,#대구클라우드학원,#진주인공지능학원,#마산인공지능학원,#창원인공지능학원,#부산인공지능학원,#대구인공지능학원,#진주AI학원,#마산AI학원,#창원AI학원,#부산AI학원,#대구AI학원,#부트캠프,#인프런,#Inflearn,#김영어,#우아한테크,#꾸러기수비대,#오마이앱,#김경하 채널에 가입하여 혜택을 누려보세요.    / @seoulit   저희 채널에서 공개되는 모든 강좌에 대한 실습 소스코드는 채널초급회원이상 회원분들께만 요청시 제공됩니다. 강좌와 관련된 소스코드가 필요한 구독자님들께서는 참고하여 주시기 바랍니다.