AI 인공지능/Machine Learning4 [생활코딩] 머신러닝1 (3) 머신러닝은 1. 지도학습 2. 비지도학습 3. 강화학습 지도학습 = 기계를 가르친다는 의미 비지도학습은 지도학습에 포함되지 않는 방법 데이터의 성격을 파악하거나 데이터를 잘 정리정돈 하는 것 강화학습은 학습을 통해서 능력을 향상시킨다는 점에서 지도학습과 비슷하다 차이점 - 어떻게 하는 것이 좋은 결과를 낼 수 있는지를 느기면서 실력 향상을 위함이 다른다. '더 좋은 답'을 경험을 통해 찾아가는 것 지도학습 Supervised Learning 지도학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는데 주로 사용한다 머신러닝의 지도학습을 이용하기 위해 충분히 많은 데이터를 수집해야 한다. 데이터는 독립변수와 종속변수로 이루어져있다 지도학샙을 하기 위해서는 과거 대이터가 있어야 한다 그 데이터를 독립변수 / 종.. 2024. 4. 19. [생활코딩] 머신러닝1 (2) 머신러닝으로 무엇을 하려면 '데이터'가 필요하다 현실을 변화시키는 일을 하는 것 -- 데이터 산업 데이터산업은 2가지로 나누어진다. 1. 데이터 과학 2. 데이터 공학 데이터 과학(데이터사이언스)는 데이터를 만들고 만들어진 데이터를 이용하는 일을 한다 데이터 공학은 데이터를 다루는 도구를 만들고 도구를 관리하는 일을 한다 가로를 행 세로를 열 표의 기본 구조는 행과 열이다 o 행(row) 개체(instance) 관측치(observed value) 기록(record) 사례(example) 경우(case) o 열(column) 특성(feature) 속성(attribute) 변수(variable) field 독립변수과 종속변수 변수 = 변할 수 있는 수 독립변수는 원인이 되는 열 종속변수는 결과가 되는 열 상.. 2024. 4. 19. [생활코딩] 머신러닝1 (1) 1. 오리엔테이션 머신러닝은 기계를 학습시켜서 인간의 판단을 위임하기 위해 고안된 기술이다. 양성 판정, 기계번역, 자율 주행 등 준비물은 "상상력" 관객이 아닌 주인공이고 상상한다 해결해야 할 문제 때문에 절망하고 있는 엔지니어라고 상상한다 문제의 크기가 크고 공부의 양은 적을수록 좋다 - 현실에 흔치 않다 - 이 수업은 문제를 과장하고 공부를 최소화 2. 머신러닝이란 결정은 비교와 선택으로 이루어져야한다. 크고 작음을 비교할 수 있으면 선택할 수 있다 대소관계를 모르거나 비교해야 할 특징이 너무 많을 때 선택하기 어렵다. 현실은 매우 복잡해서 결정하기 어렵다 기계가 스스로 결정하게 하는 기술 ==> 기계학습 머신러닝은 우리의 판단력을 확장해서 우리가 더욱 빠르고 정확하게 결정하게 돕는 기술 3. 꿈 .. 2024. 4. 19. 머신러닝 01. 인공지능이란 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템머신러닝이란 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘 사이킷런은 컴퓨터 과학 분야에서 대표적인 머신러닝 라이브러리이다. (파이썬 기반) scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.4.2 documentationModel selection Comparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improved accuracy via parameter tuning Algorithms: grid search, cross validation, metrics, and mo.. 2024. 4. 19. 이전 1 다음 반응형
