Artificial Intelligence/Machine Learning3 인공지능 - 기계학습 입문 03 (이진분류) #선형 회귀와 이진 분류로 설명하는 기계학습 개념 이진 분류로 이해하는 기계학습 원리 - 2020. 8. 15. 인공지능 - 기계학습 입문 02 (선형 회귀) #선형 회귀와 이진 분류로 설명하는 기계학습 개념 「그럼 AI는 도대체 어떻게 데이터 셋에서 특징 또는 규칙을 찾아내서 선을 그릴 수 있는 것일까?」 선형 회귀로 이해하는 기계학습 원리 - (그림 - 아버지 아들 키 통계표) 통계표를 보면 알 수 있지만 아버지 키가 크면 아들의 키 또한 큼으로 이는 상관관계가 있다고 판단 할 수 있다 그리고 그 관계는 우리에게 친숙한 y=ax+b 라는 공식으로 표현할 수도 있다 그러다면 아버지의 키가 주어졌을 때 아들의 키 또한 예측할 수 있지 않을까? 오차(손실) 함수 - 위 통계표는 최빈값을 해당 데이터 군을 대표로 삼아서 추세선을 그렸다 그리고 다행히도? 해당 데이터를 잘 표현하고 있다 하지만 모든 데이터 군이 다 최빈값으로 대표(특징) 삼아서 추세선을 그리면 될까.. 2020. 8. 14. 인공지능 - 기계학습 입문 01 (개론) #선형_회귀와_이진_분류로_설명하는_기계학습_개념 기계학습이란? - 기계(Machine)가 스스로 해답을 찾을 수 있게 하는 것을 기계학습이라고 한다 과거에는 패턴인식, 데이터 마이닝 등 이름으로 불렸었던 때가 있었으나 현재는 통계적 기법을 적용한 인공신경망 - 딥러닝이 매우 유행하고 있다 기계학습의 탄생과 필요 - 우리는 입력과 출력은 알지만 그 중간 과정을 모르는 상황이 매우 많다 기계학습에 입문하기 위해서 - 선형대수, 미적분, 기초 통계학, 프로그래밍 등 능력을 요구한다 그리고 해결하고자 하는 문제의 전문분야(Domain) 지식 또한 필수다 기계학습에서 통계학이란? - 위 그림을 보면 데이터를 따라 하나의 추세선을 그릴 수 있는 것을 발견할 수 있다 이는 해당 데이터 군(群)을 하나의 선(Line.. 2020. 7. 9. 이전 1 다음
