운동하는 공대생

What is Gradient Descent 이전 글에서 이야기했지만 회귀 분야에서 예측값과 실제값의 차이, 즉 비용을 최소화해주는 게 가장 중요하다. 이때 이 비용 값을 최소화해주는 방식이 Gradient Descent(경사 하강법)이다. 이 이론이 등장한 배경은 직관적인 단순 선형 회귀가 아닌 함수상으로 생각하기 어려운 다중으로 종속변수가 존재하는 상황에서는 RSS 비용 값을 최소화하기 위해서 데이터를 기반으로 알고리즘을 학습하는 이 방식이 등장하게 되었다. 수학 공식은..... 생략..ㅎㅎ 출처: https://angeloyeo.github.io/2020/08/16/gradient_descent.html 위의 동영상을 참조하면 처음 초기 값에서 RSS 비용 함수의 비용 값이 큰 상황의 함수가 있다...

1.What is Regression 회귀(regression)는 머신러닝 분야에서 가장 일반적이고 흔한 이론이다. 통계학에서는 '회귀는 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법을 통 친한다.'라고 표현한다. 이걸 수학적 공식으로 생각을 해보자면 y=W1*X1+W2*X2+....+WnXn라고 한다면 여기서 각각의 미지수 X는 독립변수 Y는 종속 변수라고 이야기한다. 그리고 여기서 W는 독립변수 X에 영향을 미치는 회귀 계수이다. 독립변수 개수 회귀 계수의 결합 1개: 단일 회귀 선형: 선형 회귀 여러 개: 다중 회귀 비선형: 비선형 회귀 이렇게 독립변수의 개수가 한 개인지 여러 개인지에 따라 단일 회귀, 다중 회귀로 구분한다. 이제 이전에 글을 올렸던 분류(Classific..

11월 3일 갑자기 회사에서 일하다가 이사님의 추천으로 가게 되었던 AWS Industry Week ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 11시반에 퇴근해서 그냥 어딜 간다는 게 너무 신나서 출발!!! 일단 왔다는 인증을 위해서 간판 하나 찍어주고 ㅋㅋㅋㅋ 12시에 맞춰서 오니까 그래도 사람이 많이 없었다. 중간중간에 부스들이 있었는데 사진은 못 찍었다...... AWS에서 개발한 여러 가지 신기한 방식의 기술들도 있었고 그리고 AWS와 파트너십을 맺은 회사들의 부스들도 있었다. 사실 다른 회사들 부스는 설문 참여해서 선물 받고 이런 거 말고는 크게 없었다ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 그래도 이것저것 받아서 구경하니까 재미있긴 했다ㅋㅋ AWS 개발팀에서 신기했던 건 제조 분야와 여행 분야 그리고 미디어 분야 서비스 들이 가장 기억에 남았..