딥러닝 - 머신러닝 기본 프로세스

머신러닝 프로세스 가설(Hypothesis) : 학습하고자 하는 가설을 수학적 표현식으로 나타낸다. 손실함수(Lost Function) : 가설의 성능을 측정할 수 있는 손실함수 정의 최적화 : 손실함수를 최소화 하는 학습 알고리즘 설계 선형 회귀 모델 가설 y : 예측값, (모델 파라미터W를 사용한 가설 함수) n : 특성의 수 x : 특성에 따른 값, X: 특성 벡터 b : 편향 선형 모델의 기본 형태로 예측값(y)는 입력 특성(x)에 각 가중치(w)를 곱하여 더한 가중치의 합으로 나타낼 수 있다. 손실 함수(Cost Function) 모델의 훈련 모델이 훈련 세트에 가장 잘 맞도록 모델 파라미터를 설정 따라서 모델이 훈련 데이터에 얼마나 잘 맞는지 측정해야 한다. Lost Function : 성능 ..