1 ML기초 머신러닝

표현학습이란 표현은 잘 몰랐는데, 활성화 함수를 통해 차원(좌표계)의 변경을 말하는 의미였다.

Feature(눈에 보이는 데이터)가 아닌 표현(Representation)을 다르게(차원변환) 해서 그 내용을  학습해보자. (은닉층이 하나인 경우까지 한함)

 

분류

인공지능 : 선형 분류만 가능 여러가지 조건(룰)을 hand로 만들어놔야 함. 

머신러닝 : feature를 잘 만들어 놔야 함. 가공 필요

표현학습 : feature를 그냥 넣어도 학습됨. 어느정도 hand-disign 필요없다.

딥러닝 : 표현을 다층의 활성화 함수로 인해 복잡한 featuer로 만들어 사용, 그냥 때려 넣음. 신경망에 학습 분류를 모두 맡김.