유승훈

앞서 배웠던 머신러닝에서 개념적인 부분이 아니라 실제 적용을 위해서 필요한 내용들을 살펴봅니다. Gradient Descent. 경사하강법에서 Learning Rate는 기울기로 Weight를 업데이트할 때 기울기를 얼만큼 반영할지에 대한 지표입니다. Tensorflow에서도 기울기와 Learning Rate를 통해 실제 모델값을 최적의 값으로 업데이트 할 수 있습니다. 이 Learning Rate에 따라 모델의 학습 성능이 달라집니다. 보통은 0.01의 작은 값을 사용합니다. 꼭 0.01을 써야 하는 것은 아니고, 적절한 값을 찾아야 합니다. 너무 큰 Learning Rate는 Cost가 낮아지는 것이 아니라 오히려 커지는 방향으로 업데이트가 이루어질 수 있습니다. 너무 작은 Learning Rate는..

Cameron과 Sarah의 몸무게, 키, 옷 사이즈 데이터가 있습니다. 새로운 사람인 Chris의 몸무게, 키를 기반으로 옷 사이즈를 예측하고자 한다. 보면 Chris의 키와 몸무게가 Sarah보다는 Cameron과 가깝기 때문에 L 사이즈의 옷을 입어야 할 것 같네요.(S,L 사이즈만 있고, M은 없습니다.) 하지만 우리가 가진 데이터가 키와 몸무게라는 사전지식이 없다고 생각해봅시다. 단순히 숫자로만 보고 키+몸무게를 평가지표로 활용하면, Chris의 키+몸무게가 Cameron의 합 보다는 Sarah의 합과의 차이가 적은 것을 볼 수 있습니다. 그럼 Cameron은 S 사이즈의 옷을 입어야 할까요? 왜 같은 데이터임에도 이런 차이를 보이는 걸까요? 이는 키와 몸무게의 단위 차이에 있습니다. 키는 대략..