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RL (강화학습) 기초 - 2. Reinforcement Learning 소개 Deepmind에 David silver 교수님의 강의를 기반으로 하여 강화학습에 대한 이론적인 내용들을 하나씩 살펴 보겠습니다. 강의 영상과 자료들은 아래의 링크에서 볼 수 있습니다.http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html 1. About RL 강화학습(RL)은 1979년도에 처음 시작했다고 서튼 교수님의 책에서 말씀하시고 계십니다. 어떻게 생각하면 오래된 것이고 또 다르게 보면 얼마 안된 분야라고도 할 수 있겠지만, 제 인생만큼 같이 발전되어온 분야라고 하니 더욱 관심이 가네요^^ 강화학습은 컴퓨터 사이언스 분야에서 머신러닝의 한 분야에서 사용되기도 하지만, 그 외에 다른 다양한 분양에서도 다른 이름으로 비슷하게 적용이 되고 있습니다. 엔.. 2017. 7. 19.
39. 이상(사기) 탐지 : Anomaly Detection System 만들기 머신 러닝 알고리즘을 평가하는 방법으로 실제 숫자로 나타내어 평가하는 방법에 대해서 이전 시간에도 알아보았습니다. Anomaly Detection System을 만들때도 이러한 방법이 유용하게 사용됩니다.지금까지 살펴본 anomaly data들은 unlabeled data 였습니다만, labeled data가 될 수 있다면 평가하는 것이 가능할 겁니다. 그래서 만약 특정 data가 anomaly data라면 y=1로 정의하고, 그렇치 않다면 즉, 정상적인 normal data라면 y=0으로 하여 label을 생성할 것입니다. 이를 위해서 data set을 분리하고 어떻게 label을 만드는지 알아보겠습니다. 비행기 엔진을 예를 들어서 아래와 같이 설명을 할 수 있습니다. 10,000개의 정상적인 엔진이 .. 2016. 8. 28.
15. Supervised Learning - Classification 표현 지금까지 여러분은 머신러닝 학습 방법중에 하나인 Supervised Learning에서 regression을 처리하는 방법에 대해서 배웠습니다. 실제 구현까지 했으니 마스터 했다고 볼수 있습니다.^^ 이제부터는 Supervised Learning에서 다른 분야인 Classification에 대해서 알아볼 차례입니다. 이제는 2강에서 살짝 다룬것과 같이 결과값을 예측하는 모델이 아니라 데이터를 분류하여 처리하는 모델에 대해서 알아보겠습니다. Classification Classification은 어떤 기준에 의해서 데이터를 처리하고 그 결과로 A 아니면 B 혹은 0 아니면 1로 분류가 되는(판단을 하는) 결과 값을 원할 때 사용되는 모델입니다. 예를 들어, 아래 그림과 같이 이 메일이 스팸인지 아닌지 여부.. 2016. 7. 15.