머신러닝32 [Machine Learning] Supervised Learning/Unsupervised Learning 해당 내용은 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의(Coursera)를 정리한 내용입니다. - Supervised Learning 지도 학습 Supervised Learning이란, 특정 input에 대한 output(올바른 답) 샘플(label)의 데이터 셋이 주어져서 이 정보로부터 input과 output의 관계를 유추하는 것이다. 즉, 기존 정보를 토대로 새로운 input에 대한 output을 추측하는 것이다. Supervised Learning은 크게 Regression(회귀)와 Classification(분류)로 나눌 수 있다. - Regression(회귀) 회귀란 연속적인 값을 예측하는 것이다. 위의 주택 가격 예측 그래프를 살펴보자. x축은 집의 크기이며, y축은 가격.. 2020. 8. 2. [Machine Learning] Intro / 머신러닝이란 ? 해당 내용은 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의(Coursera)를 정리한 내용입니다. - Intro 머신러닝은 흥미로운 분야 중에 하나이다. Andrew Ng 교수님의 머신러닝 강의를 통해서 현재 사용되는 알고리즘을 알아보고 예제를 통해서 직접 사용해볼 것이다. 우리는 우리도 모르게 학습 알고리즘(learning algorithm)을 사용하고 있다. 구글을 통해 검색을 할 때, 웹 검색 엔진을 사용하는데 검색엔진들이 검색을 적절하게 잘 하기 위해서 학습 알고리즘을 사용한다(이 알고리즘을 통해 고글이나 마이크로소프트와 웹 페이지들을 최상위에 표시하게 된다). 페이스북이나 애플의 사진 어플리케이션을 사용할 때, 얼굴을 인식할 수 있는데 이것 또한 머신러닝을 통하여 가능하게 한다... 2020. 8. 2. 이전 1 2 3 4 다음
