머신러닝

Ch 02-1. 훈련 세트와 테스트 세트 ✔️ 지도 학습과 비지도 학습 - 지도 학습 : training data (input+target) 이 필요, input의 feature가 사용됨 → 알고리즘은 training data를 이용하여 정답을 맞히는 것을 학습(ex: binary classification) - 비지도 학습 : target 없이 input만 사용하여 학습 → 데이터 파악 및 변형에 이용 (+) 강화 학습 : target 없이 알고리즘이 행동한 결과로 얻은 보상을 사용해 학습 ✔️ 훈련 세트와 테스트 세트 - 훈련 세트: 훈련에 사용되는 데이터 - 테스트 세트: 평가에 사용하는 데이터 ⇒ 정확한 평가를 위해서는 훈련세트와 테스트 세트가 따로 준비되어야 함 ✔️ 샘플링 편향 : 훈련 세트와..
Ch 01-1. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 ✔️ 인공지능이란 : 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 강인공지능 (= 인공일반지능) 약인공지능 영화 속 인공지능 ex) 영화 의 사만다, 의 스카이넷 등 현실에서 마주하는 인공지능. 보조 역할만 가능 ex) 음성 비서, 자율 주행 자동차, 음악 추천, 기계 번역 등 ✔️ 머신러닝이란 : 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야 통계학과 관련이 높음(feat. 오픈소스 통계 소프트웨어 R) 최근 머신러닝은 경험을 바탕으로 발전 ⇒ 대표적인 머신러닝 라이브러리: scikit-learn - 파이썬 API 사용 - 오픈소스 라이브러리 ✔️ 딥러닝이란 : 인공 신경망을 기..
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