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경사하강법 - 딥러닝의 가장 기본적인 학습 알고리즘 - 함수의 기울기 계산해 함숫값이 작아지는 방향으로 이동 반복 - 미니배치 입력에 대해 순전파와 역전파를 번갈아 반복 수행 순전파: 입력 정보로부터 손실 함수 계산 과정 - 신경망 구조를 따라가면서 현재의 파라미터값 이용해 계산 역전파 - 순전파 계산 과정의 역순으로 진행 - 손실 함숫값에 영향 미친 모든 성분에 대해 손실 기울기 계산 - 파라미터 성분의 경우 계산된 손실 기울기 이용해 값을 변경 (이변경이 바로 신경망 변화를 가져오는 학습의 핵심 과정 학습률 - 학습 속도를 조절하는 하이퍼 파라미터 - 파라미터값 = 파라미터값 - 학습률 x 손실기울기 참고자료: 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝

회귀분석 - 하나의 특징값을 숫자로 추정 - 입력 정보로부터 미지의 값을 직접 추정 이진 판단 - 예 / 아니오 가운데 한 쪽을 선택 - 입력 정보로부터 '예'의 확률 추정해 후처리 선택 분류 - 몇 가지 후보 항목 중 하나를 선택 - 입력 정보로부터 후보간 확률 분포 추정해 후처리

깊이 우선 탐색 (depth-first search): DFS - 특정 상황에서 최대한 깊숙히 들어가서 확인한 뒤 다시 돌아가 다른 루트로 탐색하는 방식 - Stack으로 구현 너비 우선 탐색(Breadth-First Search): BFS - 시작 정점을 방문한 후 시작 정점에 인접한 모든 정점들을 우선 방문하는 방법 - Queue로 구현

트리와 그래프 차이점 Trees Graphs 통로 트리는 특별한 형태의 그래프입니다. 즉, 최소로 연결된 그래프 이며 두 정점 사이에 하나의 경로 만 있습니다. 그래프에는 두 개 이상의 경로가있을 수 있습니다. 즉, 그래프는 노드간에 단방향 또는 양방향 경로 (에지)를 가질 수 있습니다. 루프 트리는 루프 , 회로 및 자체 루프 가없는 그래프의 특별한 경우입니다 . 그래프는 루프, 회로를 가질 수있을뿐만 아니라 자체 루프를 가질 수 있습니다 . 루트 노드 트리에는 정확히 하나의 루트 노드가 있으며 모든 자식 에는 부모 가 하나만 있습니다. 그래프에는 이러한 루트 노드 개념이 없습니다 . 부모 자녀 관계 트리에는 부모 자식 관계가 있으므로 흐름이 위에서 아래로 또는 그 반대로있을 수 있습니다. 그래프에는 ..