100.daum.net백과사전이동 전화 가입자 장치 시스템일종의 셀룰러 시스템으로 휴대폰과 기지국간의 장치. 완전한 디지털 방식을 채택함은 물론 일반 음성과 데이터 및 팩스 전송이 가능하다.백과사전 검색 더보기출처: TTA정보통신용어사전
미오의 실험실IT 분야 크리에이터[python] 머신러닝 - MSE, MAE, RMSE, MAPE7식으로 설명이 되는 부분, SSE는 설명이 안되는 부분이다. 우리는 회귀식을 통해 실제 값을 예측하고 싶은 것이기 때문에 SSR은 크고 SSE는 작길 원한다. 🧸MSE(Mean Squared Error)🧸 평균 제곱 오차 $ y_{i} :{i} $번째 학습 데이터의 정답 $ \bar{y}_i : {i}$번째 학습 데이터로 예측한 값 오차(error)를 제곱한 값의...통계머신러닝2024.01.14블로그 검색 더보기gasengi.comboard[전략] 록히드마틴, 폴란드에 패트리엇 미사일 PAC-3 MSE 제공한다[뉴스임팩트=박시연기자] 록히드마틴이 폴란드에 패트리엇 미사일 PAC-3 MSE를 공급한다. 패트리엇 미사일은 적 전투기와 유도탄 등을 요격하는 지대공 미사일이다. PAC-3 MSE는 2014년부터 양산됐다. 유도탄...3시간전웹문서 검색 더보기[기타] 펌> 러시아 공군 극동전력 vs 한국 공군전력[잡담] 생각보다 강한 러시아군…우크라 대반격 사흘째 탈환소식 없다//그래서 또 킨잘 조작질?jaehyeong.tistory.com재형이의 성장통 일지MSE, log-likelihood, MLE, 다중 분류1. MSE vs Log-Likelihood로스 함수 중에 MSE와 Log-Likelihood가 있다 MSE는 선형회귀, Log-Likelihood는 이진 분류에 많이 사용한다 Likelihood는 관측된 사건이 고정된 상태에서, 확률 분포가 변화될 때(=확률 분포를 모를 때 = 가정할 때), 확률을 표현하는 단어이다2. 로스 함수를 결정하는 방법 : 해석의 차이그럼 로스 함수는 어떤걸 기준으로 정하면 될까? 그냥 선형회귀에는 MSE를 사용하고, 이진 분류에는 Log-Likelihood를 사용해? 왜 쓰는건데? 왜? Why? 로스 함수를 결정하는 방법에는 여러가지 해석이 있을 수 있다 2-1. convex 그래프가 그라디언트를 사용하기 좋으면 convex, 나쁘면 non-convex라고 볼 수 있다 Sigmoid에서 어떤 로스를 사용했을 때 convex하게 나타낼 수 있는지 확인해보자 (가중치 W가 하나 주었을 때만 간단하게 확인해보자) 그라디언트를 적용해보았을 때 괜찮아보이나요? 흠...3. 다중 분류그럼 이진 분류가 아니라 다중 분류일때는 어떻게 해야할까? 강아지와 고양이만 분류하는 것이 아니라, 강아지, 고양이, 소를 분류해야하는 경우라면 어떻게 해야할까? Sigmoid에서 어떻게 나눠야할까? 강아지면 q=1, 고양이면 q=1/2, 소면 q=0 이 나오도록? 그렇게 나누면 너무 불공평하지 않을까? 어느 부분은 완만하고 어디는 가파르고... 그리고 만약에 소처럼 생긴 강아지라면? 강아지인데 소처럼 생겼으니까... 강아지에서 소 방향으로 값이 치우치게 될 것이고... 그러면... 고양이...? 엥? 차라리 소가 나오면 몰라도 왜16그럼 로스 함수는 어떤걸 기준으로 정하면 될까? 그냥 선형회귀에는 MSE를 사용하고, 이진 분류에는 Log-Likelihood를 사용해? 왜 쓰는건데? 왜? Why? 로스 함수를 결정하는 방법에는 여러가지 해석이 있을 수 있다 2-1. convex 그래프가 그라디언트를 사용하기 좋으면 convex, 나쁘면 non-convex라고 볼 수 있다 Sigmoid에서 어떤 로스를 사용했을 때 convex하게 나타낼 수 있는지 확인해보자 (가중치 W가 하나 주었을 때만 간단하게 확인해보자) 그라디언트를 적용해보았을 때 괜찮아보이나요? 흠...mse직장인자기계발log-likelihood직장인공부MLE다중분류오공완2024.02.27blog.naver.com-`♥´-Ep.12 MSE 모로코 사하라 사막 투어🏜️🐫171구해서 한국인 투어로 가기 +: 편함, 일정 조율 가능, 익숙함 -: 비교적 덜 안전함, 익숙함, 일정 짜야 함 안전하고 이왕 온 거 투어로 가야겠다 생각해서 mse를 선택했다. malaga south experience로 학교 기관은 아니지만 학교와 연결돼 있어 거의 대학생들이 가는 것 같았다. 하지만 내가 간 투어에는 부부동반 커플...2024.04.19japdahanreview.tistory.com패션디자이너의 잡다한 리뷰위스키 나무로 만든 퓨어몰트 멀티펜 2&1 MSE-300512퓨어몰트 멀티펜 MSE-3005 오랜만에 하는 필기구 리뷰! 미쯔비시의 퓨어몰트 멀티펜 2&1 MSE-3005 생각보다 이제품에 대한 리뷰가 많지가 않아서 미약하지만 정보전달을 위해 리뷰를 해본다 사실 멀티펜은 다양한 브랜드에서 나오고 있고 나 역시도 멀티펜을 자주 사용하고 있다 이유는 간단하다 한자루 만으로 볼펜과...퓨어몰트 멀티펜 2&1 MSE-3005퓨어몰트퓨어몰트멀티펜나무멀티펜유니퓨어몰트유니멀티펜2&1멀티펜우드멀티펜MSE-3005퓨어몰트MSE-30052024.04.06통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기이권수커리어 분야 크리에이터Neural Network는 어떻게 학습할까 - Forward/Back Propagation개념에 대해 알아보자.모델이 가지고 있는 비용(J)을 최소화한다는 의미이다. 비용을 계산하는 방식은 경우에 따라 달라질 수 있지만, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE) 방식을 사용한 수식은 다음과 같다. Neural Network 비용 계산 이 수식에서 n은 전체 입력값의 크기를 의미한다. 즉, 모든 입력값에 대해 모델을 통한 예측값과...머신러닝개발AI2024.02.27브런치스토리 검색 더보기sjkoding.tistory.comSJ_Koding경사 하강법(Gradient descent)설명과 Python 구현 (MSE 미분 포함)경사 하강법 (Gradient Descent 이하 GD)딥러닝과 머신러닝에서에서 가장 기초적인 최적화 알고리즘. Loss Function(손실 함수)의 최소값을 만드는 파라메터를 찾는데에 사용된다. 즉, Loss(오차)가 가장 낮은 지점을 찾게된다. 경사하강법은 Loss 함수의 기울기를 이용하여 찾게 된다. 특정 w에 대하여 미분값을 취한 기울기 값이 0에 가까워지도록 학습을 반복한다. 출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent & https://blog.paperspace.com/intro-to-optimization-in-deep-leGD의 수식이를 위해 현재 파라메터에서 손실 함수의 기울기를 반복적으로 계산하고, 해당 기울기의 반대 방향으로 파라메터를 업데이트 한다. 이를 위해 다음 수식을 사용한다. W: 파라메터(가중치), cost: 비용함수(MSE등), \alpha: learning rate, \partial: 편미분 아직 제 블로그에서 수식 입력 셋팅을 안했습니다. 위 수식을 보면 W에다가 미분한 값을 learning rate만큼 곱한 값을 빼주는 것을 볼 수 있는데, 이는 기울기 부호의 반대방향으로 W를 업데이트하는 것으로 생각할 수 있다. 즉 기울기가 양수라는선형 회귀 모델여기서는 선형 회귀 모델을 다음과 같이 정의하겠다. 가중치 W와 편향 b를 파라메터로서 학습해야한다.Loss Function MSE예시를 위해 MSE loss를 사용한다. MSE이는 Mean Squared Error의 약자로, 쉽게말해 모든 i에 대해서 (i번째 실제값 - i번째 예측값)**2 의 평균이다. 그리고 이를 아래의 수식으로 표현할 수 있다.MSE Loss의 미분식우리는 GD를 수행하기 위해 MSE loss의 편미분식을 알아야한다. MSE의 W에 대한 편미분식 MSE의 b에 대한 편미분 식 위 수식은 아래 코드로 나타낼 수 있다. # 분자를 2를 곱할 이유가 없다. 상수값이기 때문에 1로 두어도 된다. (1/m)*sum((y-y_pred)*x.T) # MSE의 W 편미분 (1/m)*sum(y-y_pred) # MSE의 b 편미분GD 적용하기GD 수식 자 이제 가중치를 위의 수식으로 업데이트하면 된다. 즉 수식은 다음과 같아진다. \alpha는 learning rate임을 잊지말자.Python 구현이제 파이썬으로 구현해볼 수 있겠다. X와 y를 선형성을 띄게끔 임의로 설정한다. 이때, y는 X에 3을 곱하고 4를 더한 값에 노이즈를 준것이며, y = Wx + b 에서 W는 3에, b는 4에 가까워지도록 학습 될 것이다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline X = 2 * np.random.rand(100,1) y = 4 +3 * X+np.random.randn(100,1) plt.plot(X,y,'b.') plt.grid() plt.xGradient descent아까 구한 MSE의 미분 식을 적용하여 아래와 같은 코드로 학습을 진행할 수 있다. y_preds = [] for epoch in range(epochs): # 예측값 계산 y_pred = w * X + b y_preds.append(y_pred) # MSE 계산 mse = np.mean((y_pred - y)**2) if mse < epsilon: print("Reached MSE below 0.03") break # w와 b 업데이트14이를 위해 현재 파라메터에서 손실 함수의 기울기를 반복적으로 계산하고, 해당 기울기의 반대 방향으로 파라메터를 업데이트 한다. 이를 위해 다음 수식을 사용한다. W: 파라메터(가중치), cost: 비용함수(MSE등), \alpha: learning rate, \partial: 편미분 아직 제 블로그에서 수식 입력 셋팅을 안했습니다. 위 수식을 보면 W에다가 미분한 값을 learning rate만큼 곱한 값을 빼주는 것을 볼 수 있는데, 이는 기울기 부호의 반대방향으로 W를 업데이트하는 것으로 생각할 수 있다. 즉 기울기가 양수라는경사하강법MSE lossGrandient descentMSE 미분경사하강법 Python 구현2024.03.08티스토리 검색 더보기story.kakao.com이근표ㅡ파란수첩이근표ㅡ파란수첩 - 카카오스토리19지대공미사일. 패트리어트 미사일 GEM+형. 그리고 2013년에는 GEM-T를 도입했다. PATRIOT(PAC-3 CRI/MSE) : 패트리어트 성능 개량 1차 사업으로 ERINT 미사일 도입. 2차 사업으로는 MSE(Missile Segment...2024.04.23카카오스토리 검색 더보기커리어 크리에이터 보기
