공부기록/머신러닝 (2) 썸네일형 리스트형 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 chapter 02 chapter 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 지도 학습과 비지도 학습 지도 학습 알고리즘 -> 입력(데이터)과 타깃(정답)으로 이뤄진 훈련 데이터가 필요 입력 데이터만 있을 땐 비지도 학습 알고리즘 사용 강화학습 알고리즘 : 타깃이 아니라 알고리즘이 행동한 결과로 얻은 보상을 사용해 학습됨 +) 1장에서 사용한 k-최근접 이웃은 지도학습의 한 종류 머신러닝 알고리즘의 성능을 제대로 평가하려면 훈련 데이터와 평가에 사용할 데이터가 각각 달라야 한다 (또 다른 데이터를 준비하기 or 이미 준비된 데이터 중에서 일부를 떼어 내어 활용하기) 평가에 사용하는 데이터 : 테스트 세트 훈련에 사용되는 데이터 : 훈련 세트 훈련 세트와 테스트 세트 fish_data = [[l, w] for l, w in zip(f.. 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 chapter 01 chapter 01. 나의 첫 머신러닝 인공지능 : 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술 인공일반지능, 강인공지능 : 사람과 구분하기 어려운 지능을 가진 컴퓨터 시스템 약인공지능 : 우리가 현실에서 마주하고 있는 인공지능(특정 분야에서 사람의 일을 도와주는) 머신러닝 머신러닝 : 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야 대표적인 라이브러리 → 사이킷런 딥러닝 : 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망을 기반으로 한 방법들 대표적인 딥러닝 라이브러리 : 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 제목1 #제목1 제목2 ##제목2 제목3 ### 제목3 제목4 #### 제목4 제목5 ##### 제목5 굵게 .. 이전 1 다음
