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[STAT & DL] 딥러닝의 전반적 구조에 대한 통계적 해석

이 글은 고려대학교 통계학과 박유성 교수님의 '딥러닝을 위한 통계적 모델링' 강의를 바탕으로 재구성되었습니다. 딥러닝과 통계적 모형의 구조는 매우 유사하지만, 다른점은 은닉층의 존재 여부이다. 따라서 은닉층의 설계에 따라 딥러닝 모형이 결정된다고 봐도 무방하다. 딥러닝은 특성변수들의 선형 결합을 비선형 변환해 목적변수를 확률적으로 맞추는 전형적인 통계적 모형이다. 이러한 과정을 통해 특성변수(x)를 변형시키고, 이러한 작업은 목적변수(y)를 더 잘 예측하게 한다. 다만 여기에 '은닉층(Hidden Layer)'의 개념이 포함된다는 것! 그래서 이 포스팅에서는 통계적 모형과 전반적인 딥러닝 구조의 유사성과 차이점에 대해 비교 대조해보고자 한다. 딥러닝을 공부해본 이래로 통계적인 해석을 한 글은 찾아보기 어..

2020년을 마치며 - BOAZ 에서 성장한 순간들 기록✨

정말정말 정신없이 2020년 2학년이 끝났다! 작년 이맘때 1학년을 막 마치고, 패기있게 BOAZ 14기 리크루팅에 지원했고 운좋게 합격했었다. 물론 난 막내였다..! 그땐 머신러닝 모델이 DT와 RF밖에 없는줄 알았다ㅎㅎ,,, 그 후 1년동안 정말 많은 성장을 했는데, 비록 어렵고 힘든 순간도 많았지만 지금 돌아보면 조은 시간이었다🥰 그래서 1년동안 BOAZ에서 배운것들을 중심으로 차근차근 기록을 해보려한다. 1. 2020.01~2020.02 겨울방학 정규세션 + 스터디(멘토멘티, 기초 R) 정말 머신러닝이고 딥러닝이고 제대로 기초도 모르던 시절이다......... lambda를 처음봤고 딥러닝도 처음봤다....! 🤢 (그냥 나에겐 Titanic 데이터가 전부였는걸..) 나보다 훨씬 뛰어난 선배님들과 ..