채니의 개발일기

지도학습 vs 비지도학습 vs 자기지도학습 vs 강화학습 지도학습 (Supervised Learining) : 기계학습의 한 방법으로, 입력값과 그에 상응하는 출력값(정답 레이블)을 포함하는 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법 : 학습과정에서 모델은 입력값과 출력값 사이의 관계를 학습하게 되며, 이를 통해 새로운 이볅값에 대한 예측을 수행할 수 있게 된다. 1. 정답(뭐가 출력돼야 할지)를 알 고 있다. ex) 강아지사진과 고양이 사진을 입력값으로 사용할 때 CNN모델을 넣으면 강아지면 1, 고양이면 0을 출력한다. 2. 지도학습의 예) - 회귀(retression) : 회귀는 연속적인 값을 예측한다. 예를들어, 집의 크기, 위치, 방의 수등의 특징을 기반으로 집의 가격을 예측하는 문제는 회귀..

AI: 인간의 지능을 인공적으로 만든것으로 인간의 '지능'은 지적능령을 만드는것이다. 딥러닝의 핵심은 인간의 사고방식을 흉내내는 것이다. 인공지능 VS 머신러닝 VS 딥러닝 - ML(머신러닝):데이터 기반학습방식이다 - DL(딥러닝): DNN(Deep Neural Network)으로 인공신경망의 한 유형이다. 여러 층(레이어)로 구성된 신경망으로 이런 층들은 입력 데이터를 받아서 복잡한 패턴을 학습하고 분석하기 위해 다른 수의 뉴런의 구성되어있다. 1. Rule-based algrithms: AI지만 머시런닝은 포함하지 않으며, 규칙기반 알고림즘으로 특징을 찾아 규칙을 찾는방식이다. 예를들어, 고양이와 강아지 사진의 특징을 비교하며 규칙을 찾는 방식이다 2. 결정트리, 선형회귀, 퍼셉트로, SVM : M..