학교 인공지능 1학기 수업 코드정리
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학교 인공지능 1학기 수업 코드정리
1. hypothesis
weight는 그래프의 각도 , b는 bias
y= wx+b
2. 비용 함수
우리가 구하고자 하는 그래프는 실제 값에서 그래프의 값까지의 차이가 가장 작은 값.
원래 예측한 값 차이 ) 측정값 - 그래프값
= >실제 측정한 값과 예측한 값의 차이가 최소가 되는 W,b 구하고자 하는 것.
=> n이 측정에 따라 여러개가 될수 있기에 평균을 사용
3. Optimizer
cost 함수의 최솟값을 찾는 알고리즘
=> gradient descent
평균제곱오차
1-dimension 데이터만 입력받을 수 있다
ex) 32x32x3 image -> stretch to 3072x1
=> 말인 즉슨, 3-dimension 데이터를 flat 하게 해서 입력해야한다.
= > 결국 3-dimension 데이터의 공간적 정보가 소실되는 문제가 발생한다
shape 항상 유지, 공간적 정보 유지 가능
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