Deep.I

클러스터링은 사용되는 분야와 데이터 특징에 따라 정말 다양하게 응용되고 있습니다. 하지만, 기본적인 '군집'의 메커니즘은 모두 동일하기 때문에 논문에서 아이디어를 제안하면서 사용되는 데이터는 그림 1과 같이 2차원 데이터입니다. 이번 포스팅에서는 Application 단계 이전에 클러스터링 연습이나 구현 또는 제안하려는 기법의 평가를 위해 사용되는 2차원 데이터 몇 가지를 소개하겠습니다. 1. 데이터 다운로드 git clone https://github.com/DEEPI-LAB/clustering-dataset.git 데이터가 많다보니 정리가 어려워 깃허브에 올렸습니다. 링크를 통해서도 받으실 수 있습니다. github.com/DEEPI-LAB/clustering-dataset DEEPI-LAB/clus..

1986년 역전파 알고리즘 (Backpropagation)의 개념이 도입되면서 Machine Learning이 다시 주목받게 되었습니다. 기존 단층 신경망으로는 해결할 수 없었던 비선형 문제 해결이 가능한 다층 신경망은 현재 응용되고 있는 CNN(Convolutional Neural Networks)의 기반이 되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 매트랩을 이용한 다층신경망에서 해결가능한 XOR 문제를 구현해보록 하겠습니다. XOR Gate vs MNIST Dataset 개인적인 생각이지만, 처음 머신 러닝에 입문하신다면 MINIST 데이터셋과 텐서플로우, 파이토치 등의 라이브러리를 통한 분류문제 구현으로 시작하기 보다는 파이썬이나 매트랩을 통해 직접 알고리즘을 작성하며 XOR 문제와 같은 선형회귀 문제부터 ..