전체 글106 현대 글로비스 WMS, ECS 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 5. 25. 모달 뷰 디버그, 디버깅 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 25. 5. 기계학습의 태스크 Supervised Learning (지도학습) - 내가 학습하게될 핵심 내용 대상변수는 사용자가 데이터 세트를 사용하여 예측하려는 변수. 예시를 볼 수 있는 대상 변수 예측 Regression ( 회귀 모델 ): When a target variable is continuous 어떤 자료에 대해서 그 값에 영향을 주는 조건을 고려하여 구한 평균 - 그는 몇 살 인지 - 내일 주가가 어떨지 Classification ( 분류 모델 ): When a target variable is discrete 레이블이 달린 학습 데이터로 학습한 후 새로 입력된 데이터가 학습했던 어느 그룹에 속하는 지를 찾아내는 방법. - 남성인지, 여성인지 - 대출을 받아들일지, 말지 Unsupervised Learning ( 비지.. 2023. 4. 22. 4. Graph/Network Data 기계학습의 또다른 입력 데이터의 형태 - User-by-Movie graph, e.g., 누가 어떤 영화를 봤는지에 대한 정보 - User-by-Product graph e.g., 누가 어떤 상품을 샀는지에 대한 정보 - Social network, e.g., 누가 누구와 친구 관계인지에 대한 정보 2023. 4. 22. 2. 기계학습의 입력 데이터 공부할 때 내가 무엇을 하고 있는지, 목적은 무엇인지 잊지 말것. 학습하다 목적이 잊혀질 때, 돌아와 다시 보기. 쉽게 설명하면 내가 뭘 하고 있는거지? 라는 생각이 안들게끔 목적을 주입시켜야 한다. 첫번째 단계, 다양한 분야에서 기계합습을 적용하기 위해, 다양한 형태의 데이터를 먼저 숫자로 나타내야함 구체적으로, 다차원 벡터나 그래프, 네트워크 형태의 데이터로 나타내야함. 2023. 4. 22. 1. 인공지능 복습 시작 스트레스 받지 말고 짬날 때 마다 천천히 제발 웅수야 스트레스좀 받지말자 목차 1. 머신러닝 딥러닝 입문편 2. 선형 회귀 분석 3. 로지스틱 회귀 분석 4. 정규화 5. 신경망/ 정방향 전파, 역방향 전파 6. 활성화 함수, 배치 정규화, 최적화 7. 합성곱 신경망 8. 반복 신경망 9. 주의 모델 2023. 4. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 18 다음
