자율학습2 ML #12 : 머신러닝 자율학습 특징과 적용 예시 (비지도학습) 개인적으로 머신러닝 관련 학습을 하고 있어서 작성하는 메모 형태의 포스팅이니 감안하고 읽어주시면 감사하겠습니다. 개인적으로 자율학습을 사용하는 일은 많이 없지만 가끔 클러스터링을 위해 사용하곤 합니다. 오늘은 비지도학습이라고도 불리는 자율학습에 대한 기본 내용과 특징에 대해 포스팅하겠습니다. 자율학습 개요예를 들어 머신러닝을 통해 분류를 수행한다고 했을 때, 지도학습과 같은 방법으로 분류를 수행할 수 있으며, 오늘 살펴볼 내용과 같이 자율학습을 사용해서 분류를 수행할 수 있습니다. 지도학습은 목적 값이 존재하는 데이터이며, 자율학습은 목적값이 없는 데이터입니다. 자율학습은 비지도학습이라고도 불립니다. 비지도학습의 특징은 아래와 같습니다. 관찰한 데이터의 패턴, 규칙 탐색입력 데이터의 패턴을 찾음종속 변수.. 2020. 4. 24. ML #1 : 머신러닝의 역사와 종류, 용어 정리하기! (AI, 딥러닝, 한계) 머신러닝 역사머신러닝이라는 용어는 1959년에 아서 사무엘 (Arthur Samuel)의 논문에서 최초로 아래와 같이 정의되었습니다. 이후에 머신러닝에 대한 수많은 연구가 진행되었고 발전에 발전을 거듭하다가 침체기에 빠지고 21세기에 와서야 빛을 발한 기술입니다. 머신러닝이란, 명시적으로 프로그램을 작성하지 않고 컴퓨터에 학습할 수 있는 능력을 부여하기 위한 연구 분야 머신러닝은 최근에 주목을 받게 되었습니다. 물론, 이전의 역사가 주목받기 시작한 역사보다 훨씬 깁니다. Neural Net이 처음 만들어졌고, XOR 논리를 해결하기 위해 다층 신경망이 개발되었고 딥러닝 모델이 만들어졌지만 컴퓨팅 파워와 테크닉의 부재로 딥러닝 모델을 학습 시키지 못해서 인공지능의 겨울이 찾아왔다가 Weight와 Bias의.. 2020. 4. 1. 이전 1 다음
