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..