딥러닝3 2022 ASL toy project 4 : 강화학습 이번 프로젝트는 강화학습(Reinforcement Learning)에 대해 알아보았다. 만든 발표 ppt를 보도록 하자 RL(강화학습)은 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 사이의 성질이다 2022. 8. 5. Part 2. Representation과 딥러닝 Module 3. 비지도학습은 서울대학교 이원종 교수님이 강의를 하셨고 Module 3에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 서울대학교 이원종 교수님으로부터 나왔다. Representation in Deep Learning - 네트워크에 서로 다양한 방식으로 학습을 할 때 성능은 비슷하게 좋지만 각자 Representation이 많이 다르다. -> 우리가 사용하는 딥러닝에 상당히 중요한 특성 중 하나인데 Representation이 under constrained 되어 있다. Good news - Simple SGD can find one of the useful networks (countless) - Representation characteristics can be adjusted if need.. 2022. 7. 25. Part 1. 전통기계학습과 딥러닝에서의 비지도학습 Module 3. 비지도학습은 서울대학교 이원종 교수님이 강의를 하셨고 Module 3에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 서울대학교 이원종 교수님으로부터 나왔다. 전통적 기계학습에서의 비지도학습 1. K-means Clustering - 가장 널리 사용되는 군집 방법 중 하나 - 특정한 중심값으로 요약되는 K개의 클러스터를 찾음 - 알고리즘의 수렴이 보장되어 있음 - 지역 최적해로 수렴(초기 중심값에 따라 결과가 달라질 수 있음) - K값을 미리 결정해주어야 함(K-means Clustering의 최대 약점) K-Means 알고리즘 순서 1. 각 특성 변수의 자료 타입에 따라 자료를 변환한 후 특성 변수를 표준화 2. 학습 데이터에서의 임의의 K개 표본을 뽑아 K개 군집의 중심값으로 놓음 3. 각.. 2022. 7. 25. 이전 1 다음
