728x90 반응형 ETC/머신러닝5 생활코딩 - 머신러닝의 분류 머신러닝 분야들을 비유를 통해서 쉽게 이해하도록 하겠지만 비유는 비슷한 것일 뿐, 진실이 아니라는 사실을 기억하자 1. 지도학습(Supervised Learning) 문제집에는 문제가 있고, 정답이 있다. 문제와 정답을 비교하고 맞추다 보면 문제풀이에 익숙해지게 된다. 이후에 비슷한 문제를 만나게 되면 정답을 맞출 확률이 올라가게 된다. 즉, 데이터로 컴퓨터(기계)를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 지도학습이라고 한다. 2. 비지도학습(Unsupervised Learning) 기계에게 데이터에 대한 통찰력을 부여하는 것으로 즉, 누가 정답을 알려주지 않아도 무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것이다. 3. 강화학습(Reinforcement Learning) 문제집의 학습을 통해서 능.. 2021. 7. 2. 생활코딩 - 심리학 앞으로 머신러닝을 공부하다 보면 그만두고 싶은 생각이 드는 지점이 나타날 것이다. 이런 감정이 드는 것은 인내심이 부족해서인가? 아니면 공부를 통해 달성하고자 하는 목표가 없어서 그런 것인가? 그만두고 싶은 생각을 무시하고 계속하다 보면 뇌에서는 1차 경고로 지루함이라는 것을 준다. 지루함을 무시하고 계속하다 보면 언젠가는 지루함이 사라지고 계속 공부하고 싶다는 생각이 들 수 있지만, 초반에 지루함에 대해서 버텨내기가 힘든 경우가 많고 계속 공부를 해도 지루함 + 절망감이 생길 가능성이 있다. 그래서 앞으로의 공부전략을 나열하자면 1. 공부 -> 지루함 발생 -> 해당 공부를 유보하고 하고 싶은 공부를 한 후 나중에 다시 시작한다. 2. 공부 -> 지루함 발생 -> 지루함을 참고 계속 공부한다. 목표가 .. 2021. 7. 1. 생활코딩 - 모델 머신러닝에 관련된 용어들을 인간과 비유하자면 모델(판단력) - 인간의 뇌 학습(모델을 만드는 과정) - 일생동안 인간이 경험하고 공부하는 것들 학습이 잘 되어야 좋은 모델을 만들 수 있고, 좋은 모델은 정확하고 더 좋은 추측과 판단을 할 수 있다. 마찬가지로 인간도 어릴 때부터 학습이 잘 되어야 성인이 돼서 좋은 판단력과 두뇌를 가지게 되며 좋은 두뇌는 어떠한 문제가 발생하더라도 더 좋은 추측과 판단을 함으로써 해결할 가능성이 더 커지게 된다. 추가적인 생각) 뉴럴링크는 실현 가능한가? 생각만으로 게임을 플레이하거나 차를 운전할 수 있을까? 10년 뒤에는 AI, 머신러닝, 딥러닝과 관련된 것들이 IT의 대부분을 차지할 것인가? 당근 마켓(머신러닝 기술을 이용한 문제 게시글 자동 처리) 배달의 민족(허위 .. 2021. 7. 1. 독립변수와 종속변수 독립 변수 -> 원인 종속 변수 -> 결과 ex) 온도가 20도 일때 음료수가 40잔 팔렸다. 원인 -> 온도 , 결과 -> 40잔이 팔림 여기서 40잔이 팔렸기(결과) 때문에 온도가 달라지지 않는다. "원인은 결과와 상관없이 일어나는 사건" -- > 원인은 결과에 영향을 받지 않는 독립적인 사건(독립변수)이고 결과는 원인에 종속되어서 발생하는 사건(종속변수) 한쪽의 값이 바뀌었을 때, 다른쪽의 값도 바뀐다면 두 개의 특성은 "서로 관련이 있다" 라고 추측 할 수 있습니다. 이때 두개의 특성을 "서로 상관이 있다"라고 하며 이런 관계를 상관관계 라고 합니다. 위 표에서 온도가 변함에 따라 판매랑도 변하기 때문에 두 개의 특성은 서로 관련이 있고 상관관계에 있다고 함 1. 온도가 증가하면 판매량도 증가한다.. 2021. 3. 14. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
