Machine Learning
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Gradient Descent (경사 하강법) | Supervised Machine Learning: Regression and ClassificationMachine Learning/Stanford ML Specialization 2023. 10. 17. 22:54
Coursera Machine Learning Specialization > Supervised Machine Learning: Regression and Classification > Introduction to Machine Learning Gradient Descent 앞서서 우리는 Linear Regression에 대해서 알아보았고, Cost Function을 사용해서 가장 Minimum 오차값을 보이는 w, b를 찾아 아래 함수를 완성시켜, 가장 유력한 선을 그려내는 방법에 대해 배웠다. $ f(x) = wx + b $ 그런데, 이 값을 최소화 할 수 있는 방법이 있는데 Gradient Descent(경사 하강법)이라고 한다. 이 과정의 아웃라인은 간단하다. - 어떤 w, b 값부터 시작한다. ..
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Cost Function (비용함수) | Supervised Machine Learning: Regression and ClassificationMachine Learning/Stanford ML Specialization 2023. 10. 17. 20:49
Coursera Machine Learning Specialization > Supervised Machine Learning: Regression and Classification > Introduction to Machine Learning 선형 회귀를 구현하려면 Cost Function(비용 함수)를 정의하는게 첫번째 단계이다. 비용함수를 이용해 이 모델이 얼마나 잘 동작하는지 알 수 있다. 예를 들어 다음과 같은 선형(Linear) Regression 모델이 있다고 가정해보자. $ Model: f(x) = wx + b $ 여기서 w와 b를 parameters인데, 머신러닝에서는 이 변수들을 변경해갈 수 있다. 머신러닝은 이 파라미터를 coefficients 또는 weights라고 부른다. 선형 함..
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Linear Regression (선형 회귀) | Supervised Machine Learning: Regression and ClassificationMachine Learning/Stanford ML Specialization 2023. 10. 11. 21:01
Coursera Machine Learning Specialization > Supervised Machine Learning: Regression and Classification > Introduction to Machine Learning Supervised Learning(지도학습)에서 가장 많이 쓰이는 학습법중 하나는 Regression(회귀)이고, 그중에서도 Linear Regression(선형 회귀)는 가장 많이 쓰이는 학습법중 하나이다. 아래는 Linear Regression을 설명할 때 가장 많이 쓰이는 예시이다. 내가 부동산을 운영하고 있다고 하자. 이 부동산에는 올해 동네 집값을 모두 알고 있는 데이터가 엑셀로 저장되어 있는데, 그것을 차트에 그리면 위와 같이 X표시들이 여러개가 차트..
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Unsupervised Learning (비지도학습) | Supervised Machine Learning: Regression and ClassificationMachine Learning/Stanford ML Specialization 2023. 10. 11. 20:29
Coursera Machine Learning Specialization > Supervised Machine Learning: Regression and Classification > Introduction to Machine Learning 비지도 학습이란 그렇담 무엇일까? Supervised Learning에서는 정답(right answers)을 주고, 추후에 정답을 추측할 수 있도록 했다. 하지만 Unsupervised Learning에서는 label되어있지 않은 데이터 속에서 흥미로운 결과를 추출해내는 학습법이다. 즉, 주어진 정답이 없는것이다. 먼저, 같은 그룹끼리 묶는 Clustering이 있다. 예를들어 Google News를 보면, Clustering을 이용하고 있다. 요즘 굉장히 핫한 ..
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Supervised Learning (지도학습) | Supervised Machine Learning: Regression and ClassificationMachine Learning/Stanford ML Specialization 2023. 10. 11. 20:09
Coursera Machine Learning Specialization > Supervised Machine Learning: Regression and Classification > Introduction to Machine Learning 머신러닝을 이용해서 앱을 만든다고 생각해보자. 머신러닝은 결국 함수이다. 함수에는 Input과 Output이 필요하다. 어떤 인풋으로 어떤 아웃풋을 만들어내서 어떤 어플리케이션을 만들 수 있을까? Input Output Application Email 스팸 이메일인가? (True/False) 스팸 필터링 Audio 번역 음성 인식 영어 스페인어 번역 광고, 유저 정보 Click 했는가? (True/False) 온라인 광고 이미지, 레이더 정보 다른 차들의 위치 자..
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머신러닝이란 무엇인가?Machine Learning/Stanford ML Specialization 2021. 4. 4. 00:23
Coursera Machine Learning Specialization > Supervised Machine Learning: Regression and Classification > Introduction to Machine Learning 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝이라는 용어를 만든 아서 사무엘의 1959년도 정의와 톰미첼의 1998년 정의가 있는데, 최근 톰미첼의 정의를 많이 쓰는 추세이다. 아서 사무엘은 머신 러닝을 다음과같이 정의했다. "the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." "컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍 되지 않아도, 스스로 학습할 수 있도록 하는 ..