ml 썸네일형 리스트형 머신러닝에서의 컴퓨터 공학 키워드: Math, Algorithm, Hardware/Software, Computer Engineering, Computer Science, Pattern Recognition, (Big) Data, Machine Learning 머신러닝은 실생활의 문제를 해결하기위해 발전되고 있는 compound 개념 컴퓨터 공학적인 머신러닝 전문가 만들어진 소스코드를 통해 데이터를 바라본다 통계학적인 머신러닝 전문가 수학을 통해 데이터를 바라본다 데이터 마이닝? '사람에게 인사이트를 제공'하는것 머신러닝은? 개발자가 만든 프로그램을 활용하여 '데이터부터 시작하여 패턴(또는 모델)을 학습하고 알고리즘을 활용하여 데이터에 대해 특정 작업을 수행하는 과정' 머신러닝에서 데이터는 어떻게 처리하여 새롭게 만들 것인가에 초.. 더보기 [인공 지능] 머신 러닝과 딥러닝의 차이 Artificial Intelligence; AI 인공지능은 기계가 인간의 지능을 구현하는것, 인간의 감각, 사고력을 지닌 채 인간처럼 생각하는 인공 지능을 ‘일반 AI(General AI)’라고 하지만, 현재의 기술 발전 수준에서 만들 수 있는 인공지능은 ‘좁은 AI(Narrow AI)’의 개념에 포함된다. 좁은 AI는 소셜 미디어의 이미지 분류 서비스나 얼굴 인식 기능 등과 같이 특정 작업을 인간 이상의 능력으로 해낼 수 있는 것을 특징으로 한다. Machine Learning; ML 인공 지능을 구현하는 구체적 접근 방식으로 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 하는 것. 궁극적으로는 의사 결정 기준에 대한 구체적.. 더보기 [Machine Learning] Tree Based ML - 1. Decision Tree Tree based Machine Learning의 기본 Decision tree. 데이터 분할하는 Algorithm으로 분류와 회귀문제 모두 적용 가능. 선형모델과 달리, Decision Tree 모델은 특성들을 기준으로 샘플을 분류해 나가는 형태. 각 특성들의 수치를 가지고 질문을 통해 정답 클래스를 찾아가는 과정, 여기서 질문이나 말단의 정답을 Node(노드)라고 하며 그 Node를 연결하는 선을 Edge(엣지)라고 한다. 결정트리는 분류(Classifier)와 회귀(Regressor)문제 모두 적용 가능합니다. 결정트리는 데이터를 분할해 가는 알고리즘입니다. 분류 과정은 새로운 데이터가 특정 말단 노드에 속한다는 정보를 확인한 뒤 말단노드의 빈도가 가장 높은 범주로 데이터를 분류한다. 결정트리의 .. 더보기 [Machine Learning] 지도학습 - 선형회귀(Linear Regression) 종속변수 y 와 한개 이상의 독립변수 X와의 선형 상관관계를 모델링 하는 회기분석(예측) 기법. 오류를 최소화 하거나 가능한 작게 만드는것 종속변수 y = Response 변수, Label, Target 독립변수 X = Predictor, Explanatory, feature (주로 Matrix라서 대문자 X) 선형회귀를 사용하는 목적 Data값 예측 선형 회귀를 사용해 데이터에 적합한 예측 모형을 개발한다. 개발한 선형 회귀식을 사용해 y가 없는 x값에 대해 y를 예측하기 위해 사용할 수 있다. Data간의 관계 예측 종속 변수 y와 이것과 연관된 독립 변수 X1, ..., Xp가 존재하는 경우에, 선형 회귀 분석을 사용해 Xj와 y의 관계를 정량화할 수 있다. Xj는 y와 전혀 관계가 없을 수도 있고.. 더보기 이전 1 다음
