쫑가 과정

강화 학습 (Reinforcement learning) 일단 해보면서 경험을 통해서 실력을 키워가는 것. 지도 학습과의 차이 지도 학습은 배움을 통해서 실력을 키우는 것. 강화 학습은 일단 해보면서 경험을 통해서 실력을 키워가는 것. 작동 원리 행동의 결과가 자신에게 유리한 것이었다면 상을 받고, 불리한 것이었다면 벌을 받는다. 이 과정을 매우 많이 반복하면 더 좋은 답을 찾아낼 수 있다는 것이 강화 학습의 기본 아이디어다. 판단력이 강화되고 그 판단에 따라 행동을 하고 결과가 변화를 일으킨다. 이런 과정을 모방해서 기계를 학습시키는 것이라고 할 수 있다. 게임 -> 환경(enviroment) 게이머 -> 에이전트(agent) 게임 화면 -> 상태(state) 게이머의 조작 -> 행동(action) 상과..

비지도 학습 (Unsupervised learning) 비지도 학습 - 생활코딩 군집화 연관규칙학습 비지도 학습 정리 비지도 학습의 사례로는 ‘군집화’와 ‘연관규칙’이라는 것이 있습니다. 어려워 보이지만 알고 보면 사실 별 것 아닙니다. 아래 그림을 5분만 유심히 opentutorials.org 지도 학습과 차이점 지도 학습은 역사적. 과거의 원인과 결과를 바탕으로 결과를 모르는 원인이 발생했을 때 그것은 어떤 결과를 초래할 것인가를 추측하는 것이 목적. 원인인 독립변수와 결과인 종속변수가 꼭 필요하다. 비지도 학습은 탐험적. 데이터들의 성격을 파악하는 것이 목적. 독립 변수와 종속변수의 구분이 중요하지 않다. 데이터만 있으면 된다. 비지도 학습이란? 비지도 학습을 한마디로 정의하는 것은 어려운 일이다...

지도 학습 (Supervised learning) 지도학습 Supervised Learning - 생활코딩 지도학습 Supervised Learning 지도 학습은 ‘역사’와 비슷합니다. 역사에는 과거에 있었던 사건이 원인과 결과로 기록되어 있습니다. 역사를 알면 어떤 사건이 일어났을 때, 그것의 결과로 어떤 일 opentutorials.org 지도 학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용된다. 지도학습 작동원리 지도 학습을 하기 위해서는 우선 과거의 데이터가 있어야 한다. 그 데이터를 독립변수와 종속변수로 분리해야 한다. 독립변수와 종속변수의 관계를 컴퓨터에게 학습시킨다. 컴퓨터는 그 관계를 설명할 수 있는 공식을 만들어낸다. 머신러닝의 지도학습을 이용하기 위해서는 충분히 많..

머신러닝에 속해있는 여러 분야의 정돈된 형태를 보자. 지도 학습 (Supervised learning) 지도 학습의 '지도'란 기계를 가르친다( supervised )는 의미 문제집에서 문제와 정답을 비교하고 맞히다 보면 문제풀이에 익숙해진다. 이후에 비슷한 문제를 만나면 틀릴 확률이 점점 낮아진다. 이렇게 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 '지도학습'이라고 한다. 비지도 학습 (Unsupervised learning) 지도학습에 포함되지 않는 방법들. 여기에 속하는 도구들은 대체로 기계에게 데이터에 대한 통찰력을 부여하는 것이다. '통찰'의 사전적 의미는 '예리한 관찰력으로 사물을 꿰뚫어 봄'이다. 무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것..

https://opentutorials.org/course/4548/28929 독립변수와 종속변수 - 생활코딩 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배라는 말이 있지요? 데이터를 표에 가두는 것만으로는 부족합니다. 표 속에 구속된 데이터에서 의미있는 정보를 뽑아낼 수 있어야 합니다. 이에 능한 사람을 통찰 opentutorials.org 변수(veriable) 변할 수 있는지라는 뜻이다. 표에서 변수는 열을 이야기하는 것이다. 온도가 변수라고 한다면 값이 달라지기 때문. 독립변수, 종속변수 독립변수란 = 원인이 되는 열 종속변수란 = 결과가 되는 열 표를 보면 온도가 20도일 때 판매량이 40이다. 판매량에 따라 온도가 변할리는 없으니까 온도에 따라 판매량이 달라진다. 온도는 결과에 영향을 받지 않는 독립적인 사..

https://opentutorials.org/course/4548/28928 표 - 생활코딩 opentutorials.org 표 인류가 만든 위대한 시각화 도구 중 하나이다. 복잡한 데이터를 표안에 정리하고 그것을 컴퓨터로 이용하면 엄청나다. 표에 대해서 이해하는 것이 중요하다. 가로를 '행', 세로를 '열' 이라고 한다. 오른쪽 그림이 아니라 왼쪽그림처럼 하기로 약속되었다. 행은 각각의 데이터 개체가 있고 열은 하나의 속성을 나열한다. data set 표는 데이터들의 모임이라 data set이라고도 부른다. 데이터 산업에서는 조금 어려운 표현들을 사용한다. 표를 제대로 이해하고 넘어가자.

머신러닝야학 모르는 것이 생겼다고요? 진로에 대한 고민이 있다고요? 조력자에게 물어보세요. 현업에서 활동 중인 엔지니어들이 여러분을 돕겠습니다. 조력자들이 가진 기술을 확인하시고 아래 영상에서 안 ml.yah.ac 신청했었는데 까먹고 있다가 5일 차라는 메일을 받고서 시작합니다. 머신러닝 1부터 시작해야 한다. https://opentutorials.org/course/4548 머신러닝1 - 생활코딩 수업소개 이 수업은 인공지능을 구현하는 기술인 머신러닝(Machine learning)을 다루는 수업입니다. 수업대상 인공지능과 머신러닝이 궁금한 분들 초등학생부터 어르신까지 누구나 수학과 코딩 때 opentutorials.org 인공지능을 구현하는 기술인 머신러닝(Machine learning)을 다루는 ..