[시즌RL].Lecture 1 - 수업의 개요

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Reinforcement Learning(RL, 강화 학습)Reinforcement Learning(강화 학습)은 Deep Learning(딥 러닝)과 함께 최근 많은 주목을 받는 분야입니다. 우리는 과거의 경험으로부터 학습을 할 수 있습니다. 자라왔던 수년동안 경험했었던 칭찬과 꾸중을 통해 지금의 우리가 형성되었다고 할 수 있을것입니다. 이런 인간이 학습하는 과정을 Machine Learning(기계 학습)에 적용해볼수 없을까 해서 만들어진것이 바로 이 Reinforcement Learning 입니다. Reinforcement Learning은 Agent와 Environme..

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• · 2024. 7. 9.
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[시즌1].Lecture 07_1 - ML의 실용과 몇가지 팁_Learning Rate, Overfitting, Regularization

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Learning Rate(학습율)Machine Learning(기계 학습)에서 학습을 할때, Cost Function(비용 함수)의 최소지점을 찾기 위하여 Gradient Descent Algorithm(기울기 감소 알고리즘)을 많이 사용합니다. 이 Gradient Descent Algorithm의 공식인 Equation (1)을 보면 Cost Function의 미분값에 Alpha를 곱한것을 볼 수 있습니다. 여기서 이 Alpha가 바로 Learning Rate(학습율)를 의미합니다. $$ W := W - \alpha \frac{\partial}{\partial W} cost..

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• · 2024. 6. 25.
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[시즌1].Lecture 01 - Machine Learning의 개념과 용어

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Machine Learning (머신 러닝)프로그램들 중에서는 스팸메일의 필터링과 자동차의 자율주행등과 같이 너무 많은 Rule(규칙)들이 있어야하는 프로그램들이 있습니다. 1959년에 Arthur Samuel은 "이러한 많은 규칙들을 일일이 프로그래밍을 하지 않고 어떤 자료나 현상으로부터 컴퓨터가 자동적으로 학습을 하면 어떨까?"라는 생각을 하게되었고 이 생각은 Machine Learning의 기초가 되었습니다. 즉, Machine Learning이란 컴퓨터에게 명시적 프로그래밍 없이 학습할 수 있는 능력을 주는 연구 분야를 의미합니다. Machine Learning(머신 ..

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• · 2024. 6. 17.
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