유승훈

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 우리는 데이터를 활용해서 많은 문제들을 풀고자 합니다. 그 중에 하나가 미래에 대한 예측이죠. 그리고 많은 데이터들이 시간을 따라 쌓이기 때문에 시계열이라는 분야는 데이터 분석에서 아주 중요한 분야입니다. 이 책은 처음에 시계열 데이터의 예측에 대해서 소개하고 있습니다. 그 다음에는 우리가 데이터 분석에서 모델링 전에 필수적으로 거치는 과정들인 전처리, EDA와 함께 시뮬레이션을 통한 데이터 생성, 저장을 위한 데이터베이스에 대한 지식들을 각각의 장에서 소개하고 있습니다. 그 다음에는 전통적인 통계학에서 활용되는 시계열 모델들과 최근에 핫하게 활용되는 머신러닝 모델을 소개합니다. 이와 함께 시계열 데이터를 시간적인 요소를 고려하지 않는 의사..

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 이전에 봤던 다른 책들과는 대화 형식으로 내용을 풀어가고 있다는 점에서 가장 큰 차이점을 갖습니다. 입문하는 사람들이 질리지 않고 접근하는데에는 좋은 방법이라고 생각합니다. 평소에 궁금하거나 헷갈리는 점을 등장인물이 질문함으로서 해결이 되는 경우도 있었습니다. 또한 챕터가 끝나면 필수적으로 이해해야 하는 개념을 부가적으로 설명해줌으로서 정리하는 부분이 따로 있는것도 좋았습니다. 이 책은 딥러닝 기초 - 순전파 - 역전파 - 합성곱 - 파이썬 구현의 순서로 챕터가 구성되어 있습니다. 딥러닝 기초와 순전파까지는 이해하기 쉽게 설명되어 있습니다. 하지만 역전파, 합성곱에 접어들면서 아쉬운 점이 있었습니다. 역전파부터는 수학적인 계산이 많이 등장하..

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 앞선 챕터에서는 문제를 푸는데 필요한 가중치(W)와 편향을 알고 있었습니다. 이번에는 이를 최적화하는 과정에 대해서 공부해보고자 합니다. 오차 우리는 가중치와 편향을 계속해서 갱신해서, 우리의 딥러닝 알고리즘이 내는 답인 `f(x)`가 실제값인 `y`에 가까이 가도록 합니다. "우리의 답이 정답과 다르다"라는 것은, 원하는대로 예측이 이루어지지 않는 것을 의미합니다. 책에서는 어떤 이미지가 길쭉한지 길쭉하지 않은지를 판단하는 문제가 등장하는데, 실제로는 길쭉한 이미지를 모델은 길쭉하지 않다고 판단한다면, 모델이 우리가 의도하지 않은 방향으로 문제를 풀고 있음을 알 수 있습니다. 이상적으..

본 도서는 한빛미디어 도서 서평단 로 선정되어 받은 도서입니다. 리뷰 작성 겸 각 챕터를 간단하게 정리해보고자 합니다. 신경망의 가장 기초가 되는 것은 퍼셉트론입니다. 아주 단순한 문제를 풀 수 있는 알고리즘입니다. 여기서 $-\theta=b$로 하고 정리하면, b는 퍼셉트론이 어느 정도 1을 출력하기 쉬운가 하는 경향을 조절한다고 할 수 있습니다. b=0일 때는 $WX$가 0보다 크기면 하면 1이지만, b=100이면 $WX$가 -100보다 크기면 하면 1이 됩니다. b의 값에 따라 1이 되는 값의 범위가 상대적으로 차이가 나는 것을 알 수 있습니다. 여기서 W는 가중치, b는 편향이라고 합니다. 퍼셉트론으로 이미지의 세로가 길지 가로가 길지를 분류한다고 해 봅시다. 가중치를 통해 가로-세로 값을 계산해..