RL Researcher

1. 개념 인공지능(AI : Artificial Intelligence) : 기계가 사람의 행동을 모방하게 하는 기술로써 최상위 개념에 있습니다. 기계학습(ML : Machine Learning) : 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구분야이며, 인공지능 카테고리 내에 포함되어 있습니다. 딥러닝(DL : Deep Learning) : 기계학습의 한 분야인 인공 신경망에 기반하여, 많은 양의 데이터를 학습해 뛰어난 성능을 이끌어내는 연구 분야이며, 기계학습 카테고리 내에 포함되어 있습니다. 2. 딥 러닝과 머신러닝의 차이점 기본 머신러닝 모델은 그 기능이 점진적으로 향상이 되는데, 여전히 안내가 필요합니다. AI알고리즘이 부정확한 ..

활성화 함수(activation function)에 사용되는 w인 가중치(weight)와, b인 편향(bias)에 대한 설명을 하겠습니다. $$y = w_{1}x_{1} + b$$ 퍼셉트론(perceptron)은 독립변수(X)에 가중치(W)를 곱한 값에 편향(b)를 합하고, 합한 값이 0을 넘으면 활성화 하고, 0을 넘지 않으면 비활성화를 합니다. 1. 가중치(weight) 가중치(weight)란 각 독립변수(X)가 종속변수(Y)의 결과에 미치는 중요도를 조절하는 매개변수입니다. 모델을 짜는 사람들에게는 최적의 가중치(weight)를 찾아내는게 목표입니다. 2. 편향(bias) 편향(bias)이란 인공신경망(Neral Network)의 뉴런의 활성화를 조절하는 매개변수입니다. 또는, 뉴런의 활성화 조건을..