Machine Learning53 3. 머신이 학습하는 방식들 머신이 학습을 하는 방식은 Supervised Learning과 Unsupervised Learning의 2가지로 구분이 됩니다.이는 기초 데이터인 Dataset의 성격과 원하는 결과 값의 성격에 따라 다르게 사용이 됩니다. Supervised Learning 변역하면 지도식 학습 방법입니다.선생님이 학생을 교육하듯이 이미 답을 알고 있는 상태에서 학습을 하는 경우입니다.DataSet이 이미 결과 값을 포함하고 있어 머신이 학습을 수행하여 나온 결과 값이 얼마정도의 오차를 가지고 있는지 알수 있는 경우에 사용될 수 있습니다. 예를들어, 집의 사이즈에 따른 집의 가격을 분석한다면 우리는 이미 평수에 따른 가격이 어떻게 구성이 되는지를 알고 있습니다. 실제로 집이 거래된 가격도 정확하게 알 수 있습니다. 이.. 2016. 7. 3. 2. 개요와 히스토리 Machine Learning 머신 러닝의 기본 방식은 크게 3가지로 구성이 됩니다.분석하고자 하는 데이터를 기초로 머신이 학습 또는 task를 수행하게 되고 그 수행결과 값이 실제 값과 같은지를 판단하는 과정으로 진행이 됩니다. 여기에서 사용되는 기초 데이터를 Dataset 이라고 하며 데이터는 수량이 많고 다양할 수록 좋은 데이터가 될 것입니다. 이러한 데이터를 수집하는 단계가 있을 것입니다. 그리고 머신이 학습을 수행하는 단계에서 앞으로 공부하게 될 Algorithm 들이 적용이 될 것입니다. 이렇게 수행한 결과 값이 우리가 원하는 값이 되어야 하며, 실제 우리가 원하는 값과 비교를 하여 그 결과가 적절한 것인지 아닌지 여부를 측정하게 됩니다. 만약 원하는 값이 아니라면 수행을 계속 진행하거나 알고.. 2016. 7. 2. 1. 머신 러닝에 대하여 머신러닝 분야에 세계적인 권위를 가지고 계신 Andrew Ng 교수님의 무료강좌를 공부하면서 정리를 해보려고 합니다. https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/RKFpn/welcome 초기 몇개의 강의는 한글로 된 transcirpt이 지원이 되고 있습니다. 조금 지나면 모든 강의를 한글 스크릡트로 볼수 있게 될 것 같습니다. 아래는 소개글인데 너무 멋지고 별도로 요약정리할 필요도 없을 것 같아서 그냥 퍼왔습니다. 한번씩 읽어만 봐도 왜 우리가 머신러닝을 배워야 하는지 자연스럽게 이해할 수 있게 됩니다. 앞으로는 모든 분야에서 사용하지 않으면 안되는 기술이 될 것 같습니다. 기계학습 무료 온라인 강의에 오신 것을 환영합니다. 기계학습은 최근 기술.. 2016. 7. 2. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
