전체 글52 [Book] 결정의 기술 Part 1. 자꾸 잘못된 선택을 하는 이유에 대하여 우리의 판단력을 흐리게 하고 잠재의식에 스며들어 조종하는 오류는 다양하다. 오류 1: 내가 한 일은 더욱 가치 있다 이케아 효과, IKEA effect 내 손으로 직접 제작하거나 완성한 것들을 다른 상품보다 훨씬 좋게 평가한다. 오류 2: 그 누구보다 나의 판단을 믿는다 우리는 객관적인 숫자에 근거해 평가하지 않고 자신이 인식한 것만을 신뢰한다. 사실에 근거하여 결정을 내리는 대신에 자주 접하거나 감정적으로 반응하는 것을 믿으려는 경향이 있다. 오류 3: 선입견에 휘둘린다 후광 효과, Halo effect 타인의 특성 중 극히 일부분만으로 다른 긍정적 혹은 부정적 특성까지 규정해버리는 현상이다. 한번 상대에 대한 평가를 내리고 나면, 조금만 노력해도 .. 2023. 12. 19. 딥러닝 기초 - Perceptron, Gradient Descent 1. Perceptron binary classification을 위한 supervised learning 알고리즘으로, 최근에는 single layer보다 좀 더 복잡한 neural network(multi layer)를 구성하여 deep leaning에서 활용하고 있다. Input layer Weights Bias 복잡한 패턴을 모델링하는데 있어 유연성을 주기 위해 Input layer에 추가하는 data Activation function Input과 bias로 weighted sum하여 output을 결정한다. 주로 sigmoid, ReLu 등 니즈에 맞게 function을 선택하여 사용한다. Output Binary값으로 1 또는 0으로 perceptron의 결과가 나온다. Training al.. 2023. 11. 20. Python 문서화 (1) - Sphinx 설치 및 docstring 스타일 선택 Sphinx 란? Python documentation 을 위한 오픈소스 프로젝트 입니다. Java Doc 처럼 파일, 클래스, 기능별로 문서화할 수 있으며, comment를 자동 인식하여 기본적으로 html 페이지를 생성합니다. Sphinx에서는 comment를 무조건 다 인식할 수 있는게 아니라 인식할 수 있는 docstring 스타일이 존재합니다. 기본적으로 reStructuredText (rst) 포맷을 주로 사용하지만 Google 스타일도 있기 때문에, 스타일의 차이점과 그에 맞는 설정 방법을 설명 드리도록 하겠습니다. docstring 스타일 기본적으로 주석은 """ 을 사용하며, docstring의 대상은 모듈, 클래스, 함수(메소드) 세 가지입니다. 아래 sum( ) 함수를 예로 들어보겠습.. 2022. 3. 22. 딥러닝 기초 - Underfitting, Overfitting DNN (Deep Neural Network) 란? Neural Network에서 hidden layer가 2개 이상인 경우 (hidden layer가 점점 많아지면)를 DNN이라 함. 사람의 뇌를 닮아서 사람이 할 수 있는걸 전부 할 수 있는 것 같지만 아래와 같은 문제점이 존재. Underfitting : 학습 부족 Slow : 느림 Overfitting : 과하게 학습하여 융통성이 없음 1. Underfitting 해결 방법 Back propagation (오차 역전파) 내가 틀린 정도를 '미분(기울기)' 한 거를 앞 단으로 다시 전달하여 업데이트 Vanish gradient (그래디언트 소실) 현상 발생 activation 함수로 sigmoid 를 많이 사용하는데, 미분 기울기가 없는 곳을 참조하.. 2022. 3. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 13 다음
