hyo1o

보호되어 있는 글입니다.

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#. AI, 머신러닝, 딥러닝 역사 - AI: 사람의 뇌, 인간의 지능이 할 수 있는 다양한 인지적인 창의적인 기능들 수행 ex) 이미지/영상을 보고 사물 판별, 언어이해- AI 빙하기: 기술적 역량 부족- 머신러닝: 기업에서 많은 소비자 데이터들을 어떻게 활용할 수 있을지 고민, 숨겨져있는 패턴 활용 ex) 패턴인식, XGboost- 딥러닝: 연결기반, 컴퓨터 비전으로 이미지 판별 가능 ex) 알파고 대결 #. 딥러닝 - 인간의 뇌 인간 뇌의 학습과 기억 메커니즘을 모방한다딥러닝 = Deep, 깊은 학습딥러닝은 연결기반이며 연결을 통해서 학습을 강화한다 인간의 뇌) 이 과정을 딥러닝이 모방한다뇌에서 인지자극 -> 뉴런에서 자극이 들어옴 -> 화학 물질을 분비 -> 전기신호로 바뀜 -> 다른 뉴런으로 연..

#. 머신러닝이란?데이터가 주어졌을 때 답을 유추해줄 수 있는 최적의 함수를 찾는 것이다서로 다른 유형의 머신러닝 기법은 최적의 함수를 찾는 기법이 서로 다르다데이터를 입력하면 머신러닝모델에세 최적의 F(x) 값을 계속 학습하면서 스스로 보정해나간다. 그러면서 최적화된 값을 찾아낸다.입력값 => F(x) => 예측값 ~ 실제값 #. 일반적인 컴퓨터 사이언스와 차이점일반적인 컴퓨터 사이언스에서는 로직(규칙)이 주어져야한다.하지만 머신러닝은 데이터와 답이 있으면 스스로 알아서 최적화된 로직(규칙)을 찾는다 #. 머신은 어떻게 학습하는가?학습 데이터의 예측 오류를 최소화할 수 있도록 최적화하는 알고리즘을 통해 학습한다만약 예측이 잘못되었다면 예측 오류를 줄일 수 있도록 최적화하는 알고리즘을 통해 학습한다 -..