[솔트룩스] 새싹 인공지능 응용 SW 개발자 양성과정 | 36일차 | 7. 딥러닝 (1)

2022.02.10 | 36일차 | 7. 딥러닝 (1)

    - 권혜윤 강사님 ( yujinkwon@nate.com )



딥러닝(Deep learning)

선형회귀(Deep learning)
  1. 정의
  2. 비용 함수와 학습


경사하강법(Gradient descent)
  1. 정의
    • 함수 값이 낮아지는 방향으로 독립 변수 값을 변형시켜가면서 최종적으로는 최소 함수 값을 갖도록 하는 독립 변수 값을 찾는 방법
    • 함수의 기울기 (즉, gradient)를 이용해 x의 값을 어디로 옮길 때 최솟값을 갖게 되는지 알아보는 방법
    • 비유
      • 앞이 보이지 않는 안개가 낀 산을 내려올 때는 모든 방향으로 산을 더듬어가면서 산의 높이가 가장 낮아지는 방향으로 한 발 씩 내딛어갈 수 있다.
  2. 사용 목적
    • 함수의 최솟값을 찾는 문제에서 이용
    • 미분 계수가 0인 지점을 찾지 않고 왜 경사하강법을 쓸까?
      • 함수가 닫힌 형태가 아닌 경우 
      • 함수가 너무 복잡해 미분 계수를 구하기 어려운 경우
      • Gradient descent를 구현하는게 미분 계수를 구하는 것보다 더 쉬운 경우
      • 데이터 양이 너무 많은 경우 효율적으로 계산하기 위해 
  3. 수식 유도 
    • 기울기의 부호의 반대방향으로 이동: 기울기가 양수일 때는 x가 작아지는 방향으로 옮기고, 기울기가 음수이면 x가 커지는 방향으로 옮겨야 한다. 

    • 기울기의 크기: 최솟값에 가까울수록 조심히 움직여야 발산하지 않음
    • 이 때, 사용자의 필요에 맞게 이동 거리를 조절할 수 있도록 해주기 위해 step size 조절 인자(적절해야함)를 넣기도 한다. (learning rate α)

      • 경사하강법을 이용해 비용함수의 최솟값을 찾는 과정 (비용함수의 parameter들은 모두 normalize 하여 시각화하였음)


  1. 선형 회귀
    • 선형 회귀 개요  - 컴퓨터 스스로 기준을 찾는 것
      • 사과 익은 것 분류하기 
      • 기준은 선이다 
        • 기준의 의미 
      • 선형 회귀

    • 비용 함수와 학습
    • 경사하강법
      • 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 학습시킬때 사용하는 방법 중 하나
      • 1차 근삿값 발견용 회적화 알고리즘
      • 함수의 기울기(경사)를 구하여 기울기가 낮은 쪽으로 계속 이동시켜 극값(최적값)에 이를 때까지 반복하는 것.



    • 경사하강법의 약점 (해결방법은 모멘텀 - 기울기에 관성부과)
      • 현재 위치에서의 기울기를 사용하기 때문에 지역 최소값에 빠질 수 있음. 
      • 무작위 초기화(random initialization)로 인해 알고리즘이 전역 최소값이 아닌 지역 최소값에 수렴할 수 있음.
      • 평탄한 지역을 지나기 위해서 시간이 오래 걸리고 (대체: 확률적 경사 하강법) 일찍 멈추어서 전역 최소값에 도달하지 못할 수 있음.


텐서플로우 (Tensorflow)
  • 머신러닝을 위한 오픈소스 플랫폼 (딥러닝 과제를 수행하기 위해 제공하는 라이브러리)
  • 현재 가장 많이 사용하고 있는 딥러닝 프레임워크 
  • 빠른 수행속도
  • 비교적 쉬운 개발



머신러닝 용어 
  • Feature : 특징
  • 특징 벡터 or 입력 벡터 : ex) 2개 값의 특징 (입력 벡터가 2차원)
  • 학습 : 선을 구성하는 3개의 값을 찾는 것. 
  • 선형 분리 (linear separating) : 선으로 양분하는 것. 
  • Weight : 가중치 (각 입력에 곱해지는 w1, w2)


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