hmk run dev

머신러닝 기계야 학습해봐! 머신러닝 종류 주어진 데이터 set에 따라 분류할 수 있다 Supervised Learning - 데이터에 정답이 있고 정답 예측 모델 만들 때( 사진을 주고 컴퓨터가 인식할 수 있게 하기 등..) Unsupervised Learning - 데이터에 정답이 없을 때 (추천 알고리즘 등..) 머신러닝 예시 인간 러닝 6월 9월 성적 각각 반반씩 영향이 있다고 예측 6월 점수 x 0.5 + 9월 점수 x 0.5 머신러닝 6월 점수 x w1 + 9월 점수 x w2 (w = weight : 가중치) + b(bias : 편향) w값을 예측해야 함 컴퓨터에게 w1, w1를 찾으라고 시키자 > 데이터를 주면 됨 성적 3개의 레코드 오차는 각각 20, 15, 20이다. 컴퓨터에게 오차값이 최..

모든 머신러닝 모델은 다음의 3가지 과정을 거치고 이 과정은 앞으로 배우는 모든 머신러닝 알고리즘의 기본 토대이기 때문에 꼭 제대로 숙지하고 넘어가야 한다! 1. 학습하고자 하는 가설을 수학적 표현식으로 나타낸다 2. 가설의 성능을 측정할 수 있는 손실 함수를 정의한다. 3. 손실 함수를 최소화할 수 있는 학습 알고리즘을 설계한다. 1. 가설 정의 위의 3가지 과정을 선형 회귀 모델에 대입해서 생각해보면 다음과 같습니다 - 선형 회귀 모델을 선형 함수를 이용해서 회귀를 수행하는 기법 - 선형 회귀 함수는 학습하고자 하는 가설을 아래와 같은 선형 함수 형태로 표현합니다. - 이때 x와 y는 데이터로부터 주어지는 인풋 데이터, 타깃 데이터이고 W와 b는 파라미터라고 부르며 트레이닝 데이터로부터 학습을 통해 ..

인공지능 : 컴퓨터가 인간과 같이 생각할 수 있도록 만드는 기법을 연구하는 학문 머신러닝 : 데이터에 기반한 학습을 통해 인공지능을 구현하는 기법들을 지칭합니다. 딥러닝 : 머신러닝 기법 중 하나인 인공신경망(Artificial Neural Networks) 기법의 은닉층을 깊게 쌓은 구조를 이용해 학습하는 기법 머신러닝의 정의 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 이용해 컴퓨터가 어떤 지식이나 패턴을 학습하는 것 어떤 문제 T(task)에 관련된 경험 E(experience)으로부터 성과 측정 지표 P(performance measure)를 가지고 학습 L(learn)을 진행하는 컴퓨터 프로그램을 말한다. ex) 어떤 이메일이 스팸인지 아닌지 분류하는 프로그램을 머신러닝 기법으로 만드는 상황으로 예시를 들..

이벤트 루프 이벤트 루프란 JS엔진이 아닌, 구동하는 환경(브라우저, 노드)에서 가지고 있는 장치이다. 콜 스택과 태스크 큐(콜백 큐)를 감시하며, 콜 스택이 비어있는 경우에 태스크 큐에서 태스크(콜백 함수)를 가져와 콜 스택에 넣어 실행시키는 기능을 한다. 태스크 큐 이외에 마이크로 태스크 큐가 있는데 이는 JS의 promise의 동작 방식과 연관이 있다. 이제 이벤트 루프가 2개의 큐를 통해 각각의 태스크들을 어떻게 핸들링하는지 살펴보자! 매크로태스크 큐 & 마이크로태스크 큐 2개의 큐 모두 콜백함수가 들어간다는 점은 동일하다! 둘 다 queue라는 키워드가 들어가 있지만 엄밀히 말하면 우선순위 큐라고 할 수 있는데 이벤트 루프가 2개의 큐에서 태스크를 꺼내는 조건이 제일 오래된 순이기 때문이다! 매..

setTimeout functino hello () { console.log("hellio") }; setTimeout(hello, 1000) - 최소 delay 시간(1초) 후에 콜백 함수를 실행시킨다. setInterval let timer = setInterval(() => console.log("hello"), 1000) // 1초 마다 hello 출력 setTimeout(() => {clearInterval(timer)}, 5000) // 5초 후에 반복호출 종료 - 1초마다 콜백 함수를 반복 호출한다. setInterval 대신 재귀 setTimeout을 써야 하는 이유 let timer = setTimeout(function tick () { console.log('hello'); let t..