머신러닝(ML)5 ML 모델의 종류(classification) 분류(classfication) : 주어진 데이터(X)를 분류하고자 하는 값(y)에 할당하는 방법 - 분류란 주어진 input data를 찾고자 하는 target value에 assign하는 것을 말한다. - 비슷한 특징을 가지는 데이터가 같은 부류로 나눠지는 것은 상대적으로 가까운 feature vector들이 같은 target value를 부여받은 것이다. ex) 고양이 사진을 머신러닝 모델이 판단해서 'cat' 이라고 Label을 부여한다. 여기서 라벨은 0 또는 1로 표기하는 것이 일반적 주어진 이미지는 feature vector로 표현된다. 머신러닝 분류 모델을 거치면, inference 결과로 0 또는 1이 나오도록 하는 문제를 ''binary classification" 이라고 한다. 머신러.. 2022. 6. 21. 머신러닝과 딥러닝(알고리즘 종류) 인공지능>머신러닝>딥러닝 서로 다른 각각의 개념이 아니라 인공지능이 포괄적인 개념으로, 딥러닝, 머신러닝 등은 학습모델을 제공하여 데이터 분류하는데 사용이 주로 되는 기술입니다 1. 머신러닝(ML) 인공지능의 여러 분야 중 하나, 스팸메일 필터링, 이미지 분류, 기계번역 기술 등 약한 AI를 구현하는데 쓰이는 게 머신러닝(기계학습) 머신러닝은 컴퓨터에게 인간이 먼저 다양한 정보를 가르치고 그것을 학습한 결과에 따라 컴퓨터가 새로운 것을 예측하는 것 머신러닝의 알고리즘 1. 지도 학습(supervised learning) - 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 방법 종류: 분류(Classification), 회귀(Regression) K-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors) 선형 .. 2022. 4. 6. 회귀 분석의 종류 및 개념 정리 지도학습의 회귀분석에는 여러 분석방법이 있다. '단순 선형회귀' '다중 선형회귀' '다항 회귀' '로지스틱 회귀' 등등 1. 단순선형회귀분석(Simple Linear Regression Analysis) 두 변수간의 인과관계를 조사하는 방법, 원하는 데이터를 예측하는 알고리즘 의미, 가장 쉽고 기초가 되는 알고리즘이 단순선형회귀분석이다. 하나의 종속변수에 하나의 독립변수가 있을 때 단순선형회귀분석 2개 이상의 독립변수가 있을 때는 다중회귀분석이라고 한다. ex) 데이터 : N개의 광고 예산과 판매량 목표 : 광고에 얼마나 투자했을 때 얼마나 팔릴까? 가정 : 광고예산과 판매량은 선형적 관계를 가진다. 문제 : 어떤 기울기와 절편(b0, b1) 이 가장 좋은 것일까? y = ax + b y추세선? , a기.. 2021. 10. 24. 군집(Clustering) VS 분류(Classification) 차이점?? 공부한 내용을 정리하다가 궁금한 점이 생겼다. 군집과 분류의 차이점은 무엇일까? 얼핏 보기에는 대상을 구분하여 나눈다는 점에서 둘 다 비슷해 보인다. 1. 군집(Clustering) 군집분석은 비지도 학습의 방법으로 군집의 수, 속성 등 label이 사전에 설정되어있지 않을 때 사용하는 분석 방법이다. 군집분석이란 데이터 간의 유사도를 정의하고 그 유사도에 가까운 것부터 순서대로 합쳐가는 방법을 말한다. ex) 3명(할머니, 20대 남자, 20대 여자) 이 있을 경우 성별에 따른 분류 -> 할머니, 20대 여성 / 20대 남성 나이에 따른 분류 -> 20대 여성, 20대 남성 / 할머니 키에 따른 분류, 인상착의에 따른 분류 등등 다양한 label에 따라 군집화가 가능하다. 이처럼 군집은 label(ca.. 2021. 10. 23. 이전 1 2 다음
