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딥러닝2

[로지스틱 회귀] 시그모이드 그래프가 w와 b에 따라 바뀌는 모양 먼저 시그모이드 함수는 아래와 같다. $$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}\tag{1}$$ 그런데, 로지스틱 회귀의 활성화 함수로 쓰이는 시그모이드에서는 z의 의미가 대략 다음과 같다. $$z = \sum_{i=0}^{n-1}w_{n}x_{n}+b$$ 결국 (로지스틱 회귀의) 시그모이드는 모델의 특성인 x의 함수인데, z 안에 들어 있는 w와 b에 따라서 시그모이드의 형태가 조금씩 바뀌게 된다. 이번 포스팅에서는 로지스틱회귀모델의 가중치 w와 편향b의 변화에 따른 그래프의 양상을 보이고자 한다. 파이썬으로 시그모이드 함수를 그려보면 아래와 같다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def sigmoid(x): y = 1 / (1 + np.. 2022. 7. 31.
요즘 자동화는 라떼의 자동화가 아니다. 필자 성격상 SNS나 웹 커뮤니티에 적극적으로 참여하지는 않는데, 페이스북의 생활코딩이나 기타 IT관련 커뮤니티에 관심가는 피드는 종종 챙겨보는 편이다. 가끔씩 댓글에, "업무자동화, 머신러닝은 최근 기술이 아니다." "수십년 전에 만들어졌고, 옛날부터 유행했다" 는 글이 간혹 보인다. 대개는 부정적인 견해다. 그리고 일부는 맞는 말이다. 프린터와 스캐너의 도입을 우리는 "OA자동화"라고 불렀고, 우리 세대들은 취업하기 전부터 워드, 엑셀, 아래아한글을 배워서 "사무자동화" 관련 자격증을 앞다투어 취득했다. 근데, 1차적인 "자동화"는 "수작업"의 전산화를 일컫는 용어였고, 2021년, 지금의 RPA와 AI를 포함한 각종 머신러닝 기술들을 여전히 그 "자동화"와 같다고 칭하기엔 개념이 너무 많이 달라지지.. 2021. 2. 6.
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