이진 교차 엔트로피(Binary Cross Entropy)이진 교차 엔트로피는 두 클래스를 가진 이진 분류 문제에 특화된 손실 함수다. 이는 실제 레이블과 모델이 예측한 두 클래스가 속할 확률 사이의 불일치를 측정한다. 특히, 모델이 확신을 가지고 잘못된 예측을 할 때, 큰 패널티를 부여한다. 이진 교차 엔트로피의 함수식은 아래와 같다.시그모이드 함수에 의해서 0과 1사이로 계산된 값 y실제레이블 $t_i$ = 0 or 1$$ E(w, b) = -\sum_{i=1}^{n} \{t_i \log y_i + (1 - t_i) \log (1 - y_i)\} $$ 이진 교차 엔트로피는 모델의 예측 확률이 실제 레이블과 얼마나 잘 일치하는지를 측정하여 모델 성능을 평가하는데 중요한 지표다. 예를 들어, 스팸인지 아..

경사하강법경사하강법은 기계학습모델 및 신경망을 훈련하는데 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘이다. [IBM] gradient-descent 경사하강법은 신경망이 스스로를 개선하는 방법 중에 하나이다. 신경망은 예측을 하고, 예측이 얼마나 틀렸는지 알려주는 손실함수를 사용한다. 이때, 이 손실을 줄일 수 있는 방법으로 경사하강법을 사용한다. 경사하강법은 손실함수의 기울기를 계산하고, 이 기울기를 따라 조금씩 나아가며 손실을 줄인다. 이런 방법을 반복하면 신경망은 예측을 개선하고 모델을 최적화하게 된다. [wikidocs] 경사하강법 출발점은 우리가 성능을 평가하기 위한 임의의 지점일 뿐이다. 그 시작점에서 우리는 도함수(또는 기울기)를 찾고 거기에서 접선을 사용하여 기울기의 가파른 정도를 관찰할 수 있다...

1. 선형회귀란?선형 회귀는 알려진 다른 관련 데이터 값을 사용하여 알 수 없는 데이터의 값을 예측하는 데이터 분석 기법이다.독립 변수와 종속 변수 사이에는 선형 관계가 있어야 한다. 이 관계를 확인하기 위해 데이터 사이언티스트는 x 및 y 값의 무작위 모음인 산점도를 만들어 직선을 따라 표시되는지 확인한다. 그렇지 않은 경우 제곱근이나 로그와 같은 비선형 함수를 적용하여 두 변수 간의 선형 관계를 수학적으로 만들 수 있다.[aws] linear-regression 선형 회귀란 무엇인가요? - 선형 회귀 모델 설명 - AWS선형 회귀란 무엇입니까? 선형 회귀는 알려진 다른 관련 데이터 값을 사용하여 알 수 없는 데이터의 값을 예측하는 데이터 분석 기법입니다. 알 수 없는 변수 또는 종속 변수와 알려진 변..