인공지능 공부하는 심리학도

개인적으로 공부하며 요약한 자료입니다. 오류 발견 시 댓글 남겨주시면 정정하겠습니다! ⬇️ Reference는 더보기에 ⬇️ 더보기 https://www.youtube.com/watch?v=8rXx1jwTIVc https://angeloyeo.github.io/2019/07/15/Matrix_as_Linear_Transformation.html

3강에서는 손실함수란 무엇이고 어떤 종류가 있는지, 최적화는 무엇이고 왜 사용하는지 등에 대해서 학습한다. (2017년 강의 기준) [ Loss Functions (손실함수) ] 손실함수란 최적의 weight를 구하기 위해, 현재의 weight가 좋은지 나쁜지 정량화하는 방법에 사용되는 함수이다. 머신러닝과 딥러닝에서 모델 예측값과 실제 타깃 값의 차이를 측정하는 함수로, 모델이 얼마나 잘 예측하고 있는지를 평가하고 모델의 매개변수를 조정하는 데 사용된다. 만약 예측값과 실제값의 차이가 크다면 손실함수 값이 크고, 모델 예측 성능이 낮다고 할 수 있다. 따라서, 손실 함수의 값을 최소화하여 모델의 성능을 향상시키는 것이 목표이다. 고양이, 자동차, 개구리 3가지 클래스를 비교하는 경우를 예로 들어보며 이..

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