01.Welcome
항상 보는 머신러닝을 사용한 서비스 종류, 그리고 지도학습 겉핥기 정도를 얘기해준다.
생소했던 용어는 클릭스트림데이터.
02.What is Machine Learning?
정의
프로그램이 일정 수준의 작업 성능(P)을 가지고 작업(T)을 수행한다고 했을 때, 경험(E)이 증가함에 따라 작업(T)를 수행하는 성능(P)이 향상될 수 있다. 이 때 프로그램이 경험(E)으로부터 학습(learn)을 했다. (뭐라카노..)
=>체
https://jjrm.tistory.com/23?category=497311
03. Supervised Learning(지도학습)
(정리)
종양크기별 악성(Y) 5개과 양성(N ) 5개인 데이터셋. 이때 주인공의 종양 크기가 보라색위치에 있다면, 그 종양이 악성으로 분류된 가능성이 얼마나 될 지 예측해보는 것(종양의 크기로 악성, 양성인지를 분류)
-> 분류(classification)는 0과1, 악성 혹은 양성과 같은 불연속적인(descrete) 결과값을 예측하는 경우(이런 카테고리는 3개 이상의 경우도 존재한다)
04. Unsupervised Learning(비지도학습)
일단 지도학습과 가장 큰 차이점은 어떤 레이블도 갖고 있지 않거나, 모두 같은 레이블을 갖고 있거나, 또는 아예 레이블이 없다는 것. 그래서 우리에게 주어진 데이터 셋을 가지고 무엇을 할 지 각 데이터가 무엇인지 알 수 없다.
(정리) 우리는 변수의 영향을 알 필요가 없는 데이터로부터 구조를 도출할 수 있다.
예시1-구글뉴스(클러스터링)
: 구글 뉴스가 하는 일은 웹에서 매일 수만, 수천 가지의 새로운 기사들을 조사하는 것. 그리고 그 기사들을 연관성이 있는 것끼리 묶는 것
->
짱신기한 예시2.2-음성인식(칵테일 파티 효과)
: 미국인 A와 스페인 사람 B가 동시에 여러 차례 녹음을 한 것을 바탕으로 B의 음성을 지웠다. 이것도 비지도 학습이라니!!(원리를 생각하면 맞긴 한데 신기했다)
https://en.wikipedia.org/wiki/Cocktail_party_effect
무려 시험도 봤다.. 하나 틀리긴 했는데,, 생각보다 양이 많네..하하.. 너무 힘빼면 안될 거 같다.. 하지만 화이팅
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