머신러닝야학7 2021 머신러닝야학 - 3 [머신러닝의 분류] 머신러닝은 단일 기술이 아니다. 기계학습은 지도학습 + 비지도학습 + 강화학습 으로 이뤄져 있다. ** 비유는 이해하기에는 좋지만, 비슷한 것일뿐 진실이 아니기 때문에 동일시해서는 안된다는 걸 명심 할 것! 지도학습은 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식 비지도학습은 기계에게 데이터에 대한 통찰력을 부여하는 것. 정답을 알려주지 않더라도 데이터를 관찰하고 의미나 관계를 밝혀내는 것 (정리) 강화학습은 지도학습과 비슷하지만, 정답을 알려주는 지도학습과는 다르게 경험을 통해 어떻게 하는 것이 더 좋은 결과를 낼 수 있는지 스스로 수련하는 것. 퀘스트를 깨고 경험치를 쌓는 것과 비슷하다고 보면 됨. [지도학습] 원인 -> 결과의 방식. 과거의 데이터로.. 2021. 1. 7. 2021 머신러닝야학 - 2 [직업의 시작] 현실을 데이터로 표현할 수만 있다면, 컴퓨터의 엄청난 힘으로 데이터를 처리할 수 있다! by 머신러닝 복잡한 현실에서 관심사만 뽑아서 단순한 데이터로 만들어야 한다! 데이터 과학 (작가) vs 데이터 공학 (종이와 연필을 만들어서 책도 출판하고, 잘 정리해서 도서관을 운영) 구분되는 것 처럼 보이지만, 서로가 서로에게 없어서는 안되는 관계이다. [표] 행과 열은 표의 기본 구조 -> 복잡한 데이터를 표에 표현할 수 있다면 인간만이 가졌다고 믿었던 통찰력을 기계도 발휘할 수 있게 된다. by 머신러닝 [독립변수와 종속변수] 표 속에 있는 의미있는 정보를 뽑아내는 것이 매우 중요하다. 독립변수(원인)와 종속변수(결과)의 말의 의미를 정확하게 알아야 한다. 모든 인과관계는 상관관계이지만, 모든.. 2021. 1. 7. 2021 머신러닝 야학 - 1 이 강의의 목적은 나의 문제를 머신러닝으로 해결하기 위해서다. 단순히 강의를 듣고 수료하는 것이 목적이 아닌, 생산자가 되기 위함이다. 여기서 가장 중요한 것은 '해결하고자 하는 문제'이다. 이것이 없다면 지식은 목적 없는 수단에 불과하다. 머신러닝은 내가 이루고자하는 꿈을 궁리하면 몽상에서 끝나는 것이 아니라 실현시켜줄 수 있는 도구가 되어줄 수 있다! 구글에서 제공한 머신러닝이 어떻게 구현되는지 보여주는 신기한 사이트 https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine le.. 2021. 1. 4. 이전 1 2 다음
