자기개발/Google Study JAM 검색 결과
8 개의 검색 결과가 있습니다.
자기개발/Google Study JAM

구글 스터디잼(Google Study JAM) 머신러닝 중급반 수료 및 후기

1. 스터디 이름 - 구글 클라우드 스터디 잼(Google Cloud Study Jam) 머신러닝 중급반 2. 기간 - 19. 04. 9 ~ 19. 5. 01 (1일까지의 기간이지만, 수료 조건은 그 안에 이미 충족) 3. 스터디 잼 신청 동기 - 쿠버네티스 및 머신러닝 공부를 위한 목적으로 신청하였습니다. - 구글 쿠버네티스 입문반을 시작으로, 지금까지 쿠버네티스 중급반을 거쳐 지금 머신러닝 중급반까지 왔습니다. - 딥러닝에 관심이 있던 해에 카카오톡 오픈채팅방에서 활동을 하다가 구글 스터디잼을 알게 되어 신청을 했습니다. - GCP(Google Cloud Platfrom)를 활동하면서 구글에 대한 플랫폼을 접해서 조금이나마 도움이 되면 좋지 않을까라는 생각으로 시작했는데, 만족스러웠습니다. 4. 그룹..

2019. 4. 29.
자기개발/Google Study JAM

구글 머신러닝 스터디잼 중급반 - 동영상 퀴즈(5)

1. 문제 내 출력이 최종 레이어에서 사용해야하는 확률의 형태로 내 출력을 원한다면? 2. 풀이 - Sigmoid Activation Function은 0과 1 사이의 출력값을 가진다. - 그렇기 때문에, 확률의 형태로 출력값을 나타낼 수 있다. 3. 정답 - Sigmoid

2019. 4. 12.
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구글 머신러닝 스터디잼 중급반 - 동영상 퀴즈(4)

1. 문제 생물학적 뉴런의 어떤 구성 요소는 퍼셉트론의 입력 부분과 유사합니까? 2. 풀이 - Axon : 축색 돌기 - Nucleus : 핵 - Dendrites : 수상 돌기 - Myelin Sheath : 수초 - 퍼셉트론의 입력 부분은 뉴런에 대해서 자극을 받는 부분을 선택하면 된다. - 위의 그림을 보면, 수상 돌기를 통해 자극을 받아 전달한다. 3. 정답 - Dendrites(수상 돌기)

2019. 4. 12.
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구글 머신러닝 스터디잼 중급반 - 동영상 퀴즈(3)

1. 문제 hypersurface를 따라 gradient descent의 step 크기를 결정하는 데 도움이되는 hyperparameter는 무엇입니까? * gradient descent : 경사 하강법 2. 풀이 - 경사하강법은 Learning Rate에 의하여 hypersurface에 따라 경사를 하강한다. - Learning Rate가 작을 경우에는 학습 속도가 현저하게 줄어든다. - Learning Rate가 클 경우에는 하강하는 속도가 너무 빨라서 발산적인 학습을 한다. 3. 정답 - Learning rate

2019. 4. 12.
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구글 머신러닝 스터디잼 중급반 - 동영상 퀴즈(2)

1. 문제 이 data set이 선형 회귀와 선형 분류에 적합한 후보인지? 2. 풀이 위의 그래프를 보면 데이터들이 선형을 이루고 있다. 선형을 이루고 있는데, 많은 그래프를 보면 선형회귀와 Class A와 Class B가 분류를 할 수 있을 정도로 나눠져 있으므로, Both이다. 3. 정답 - Both

2019. 4. 12.
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구글 머신러닝 스터디잼 중급반 - 동영상 퀴즈

1. 문제 너가 은행업계에 일하고 있는 것을 생각해보자. 거래가 사기인지 아닌지를 탐지하기 위해 머신러닝 모델을 너가 만들어야 만들어야 한다. 이 문제는 분류인가? 회귀인가? 1) 회귀, 이산적인 label 2) 회귀, 연속적인 label 3) 분류, 이산적인 label 4) 분류, 연속적인 label 2. 풀이 문제에서, 거래가 사기인지 아닌지를 구별하는 문제이다. 즉, 사기를 1, 사기가 아닌 것을 0으로 봤을 때, 1과 0을 분류하는 문제가 된다.(Classification) 또한, 분류는 이산적인 레이블로 분류를 한다.

2019. 4. 10.