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딥러닝에서 배치와 에포크(에폭) 많은 분들이 딥러닝을 공부하면서 도대체 배치와 에포크가 무슨 차이인지 헷갈려하곤 합니다. 이 글을 끝까지 인내심을 가지고 읽으시다 보면 이해가 안 되는 부분이 있어도 전체적인 흐름으로 이해를 하시게 될 것입니다. 확률적 경사 하강은 다수의 하이퍼 파라미터를 갖는 학습 알고리즘입니다. 초보자들이 종종 혼동하는 두 개의 하이퍼 파라미터는 배치 크기와 에포크입니다. 그것들은 정수 값이며 같은 일을 하는 것처럼 보입니다. 이 게시물에서는 확률 적 경사 하강에서 배치와 에포크의 차이를 알아봅니다. 이 게시물을 읽은 후 다음을 알게 됩니다. 확률 적 경사 하강은 훈련 데이터 셋을 사용하여 모델을 업데이트하는 반복 학습 알고리즘입니다. 배치 크기는 모델의 내부 매개 변수가 업데이트되기..

컨볼루션 신경망에 대하여 알아보기 인공 지능은 인간과 기계의 능력 사이의 격차를 해소하는 데 엄청난 발전을 보이고 있습니다. 연구원과 마니아들은 모두 놀라운 일이 일어나도록 현장의 여러 측면에서 일합니다. 그러한 많은 분야 중 하나는 Computer Vision의 영역입니다. 이 분야의 의제는 기계가 인간처럼 세상을 볼 수 있게 하고 비슷한 방식으로 세상을 인식하며 이미지 및 비디오 인식, 이미지 분석 및 분류, 미디어 레크리에이션, 권장 시스템과 같은 다양한 작업에 대한 지식을 사용하는 것입니다. 자연어 처리 등 딥러닝을 통한 컴퓨터 비전의 발전은 시간이 지남에 따라 주로 하나의 특정 알고리즘 인 Convolutional Neural Network를 통해 구축되고 완성되었습니다. 컨볼루셔널 신경망은 다..

딥러닝 공부 방법 소개 딥러닝은 여러 산업을 변화시키고 있습니다. 이 5 가지 과정의 전문화 과정은 딥 러닝 기본 사항을 이해하고 적용하며 AI에서 경력을 쌓는 데 도움이 됩니다. 몇 분만에 몇 번의 슬라이드만으로 어떤 개념이든 배울 수 있다는 느낌이 들었습니다. 이 과정을 마치고 슈퍼 히어로처럼 된 것 같은 기분을 느꼈습니다. 전에는 딥 러닝에 대해 많이 알지 못했지만 나중에 강력한 발판을 마련한 것 같습니다. 전체 전문화 과정은 신경망을 해독하고 모든 변형의 배후에 있는 수학과 논리를 이해하는 인벤토리와 같았습니다. 강의를 마친 후 신경망이 우리에게 블랙박스가 아니라고 말할 수 있습니다. 아마존 인터뷰 중에 예측 모델의 작동 방식, 데이터 선택 방법, 모델 학습 방법 및이 모델이 고객에게 가치를 더할..