MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning 동영상 27개로 구성된 MIT(Massachusetts Institute of Technology)의 Deep Learning 강의 http://introtodeeplearning.com/ Course https://www.youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI https://github.com/aamini/introtodeeplearning/

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F1지표(F1 score) 예시 지표 계산값 재현율(Recall) = 민감도(Sensitivity) = TPR 5/8=0.625 정밀도 (Precision) 5/7=0.7143 F1 2x( (0.625x0.7143)/(0.625+0.7143) ) = 0.6667

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퍼셉트론 예제 - 치즈에 대한 맛 검정 치즈는 안에 포함된 지방양과 염분에 따라 맛과 종류가 달라집니다. 치즈의 지방과 염분 데이터를 통해 치즈 맛에 대한 검정을 퍼셉트론을 통해 수행합니다. No Fat Salt Acceptance 1 0.2 0.9 Like(1) 2 0.1 0.1 Dislike(-1) 3 0.2 0.4 Dislike(-1) 4 0.2 0.5 Dislike(-1) 5 0.4 0.5 Like(1) 6 0.3 0.8 Like(1) Step by Step · 1번째 데이터 - 학습(결합함수 수행) · 1번째 데이터 - 활성화 함수 실행 · 1번째 데이터 - 오차를 통한 가중치 계산 · 오차를 통한 가중치 업데이트 · 모든 데이터에 대해 수행 · 최적화 학습 1번째 데이터 - 학습(결합함수 수행..