지도학습2 ML #6 : 머신러닝 지도학습 기본 개념 (분류, 예측) 지도학습 이란?지도학습이란, 컴퓨터에게 어떤 것이 맞는 답인지를 지정해줌으로써 모델을 생성했을 때, 컴퓨터는 지정해 준 답과 비슷한 것을 판단해서 맞는 것이 무엇인지 판단하게 됩니다. 맞는 답이란 목적 값인 Target Value 입니다. 지도학습을 위해서는 세가지를 따져봐야 합니다. 무엇을 분석할 것인지, 분석을 위한 준비 사항은 무엇인지에 대해 정의되어야하며, 머신러닝에 사용하기 위한 데이터 준비가 필요합니다. 학습을 위한 데이터는 최대한 정답에 가까운 데이터가 필요합니다. 지도학습의 방법에는 크게 분류(Classification)와 예측(Regression)이 있습니다. 예측은 Continuous Value가 목적 값이며, 분류는 Ordinal Data가 목적 값으로 머신러닝을 수행합니다. 간단하게.. 2020. 4. 10. 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
