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네이버 부트캠프 (URL : https://www.boostcourse.org/) 공부 정리 과목 : 딥러닝 1단계: 신경망과 딥러닝강사 : Andrew Ng 4. 경사하강법 (Gradient Descent)로지스틱 회귀의 Loss Function => 전체 데이터셋 기준 예측 정확도를 보는 것로지스틱 회귀의  경사하강법 => 이를 가능케하는 예측 모델의 파라미터 w, b를 찾는 방법 중 하나비용 함수는 볼록해야 함 (볼록하지 않은 함수의 경우, 경사하강법 적용 불가능)함수의 최소값을 모르기 때문에 임의의 점을 잡고 시작아래 x, y축은 w, b 파라미터, z축(높이)이 J(w, b) 값가장 가파른(steepest) 방향, 즉 함수의 기울기를 따라 최적의 값으로 한 스텝씩 업데이트하게 됨 (가장 아래 점..

네이버 부트캠프 (URL : https://www.boostcourse.org/) 공부 정리 과목 : 딥러닝 1단계: 신경망과 딥러닝강사 : Andrew Ng01. 이진 분류로지스틱 회귀는 이진 분류를 위한 알고리즘이진분류(Binary Classification)란? 입력값에 따라 모델이 분류한 카테고리가 두 가지(0, 1)인 분류 알고리즘이미지의 경우, 컴퓨터에서 n_x = n x n x 3 행렬로 표현 가능 하며 n_x 차원 feature vector(X)로 표현 가능이진분류의 목표는 사진을 나타내는 feature vector 'X'에 대해 label 'y' (0 or 1)가 있다면, X -> y 를 예측할 수 있는 분류기를 학습하는 것 Notation 02. 로지스틱 회귀로지스틱 회귀란, 답이 (0..

네이버 부트캠프 (URL : https://www.boostcourse.org/) 공부 정리 과목 : 딥러닝 1단계: 신경망과 딥러닝강사 : Andrew Ng 딥러닝 소개01. 환영합니다.AI is the new Electricity제조, 헬스케어 등 다양한 산업에서 전기가 필요한것처럼 AI도 그런 역할을 할 것임Courses in this sequence (Specialization)Neural Networks and Deep LearningImproving Deep Neural Networks : Hyperparameter tuning, Regularization and OptimizationStructuring your Machine Learning project (Train / Dev / Test..