두리안의 공부일지

01. 머신러닝이란? 머신러닝(machine learning) : 인공지능의 한 분야, 컴퓨터에 학습 기능을 부여하기 위한 연구 분야... 머신러닝이 가능하다면 우리가 명시적으로 프로그램을 작성하지 않아도, 컴퓨터 스스로 데이터에서 학습해 적절한 결정 내릴 수 있음 머신러닝과 전통적인 프로그래밍의 차이점 전통적인 프로그래밍 : 인간이 컴퓨터에게 적절한 문제해결 알고리즘을 만들어 줘야 함. 단점) (강아지와 고양이를 구별하는 문제에서) 인간에겐 쉬운 작업이지만, 알고리즘으로 구성하기에 어려움 머신러닝 : 인식하는 프로그램을 작성하지 않음... 어떤 사진이 강아지인지만 알려주면 되고, 이런 식으로 훈련이 진행되면 스스로 사진에서 강아지 인식 가능(스스로 규칙을 발견하도록 설계) 예시(강아지와 고양이 판별) ..

2. 인공지능의 정의 인공지능 : 지능적인 기계를 만드는 학술 분야 인간의 지능적인 사고 특징 학습(Learning) : 과거의 패턴들로부터 학습할 수 있는 능력을 가지고 있음. 문제해결(Problem Solving) : 복잡한 문제를 분석하고 해결할 수 있는 능력을 가지고 있음. 빅데이터(Big Data) : 아주 큰 용량의 변화하는 데이터 처리 가능 추론(Reasoning) : 주위의 상황으로부터 추론할 수 있는 능력을 가지고 있음. 지능의 정의? 인간이 사물을 이해하고 학습하는 능력(learning) 어떤 문제가 주어졌을 때, 합리적으로 사고하여 문제를 하결하는 능력(problem solving) 두 정의를 합하여 인공지능을 다시 정의하면, 인간의 인지적인 기능을 흉내내어 문제를 해결하기 위해 학습..

예제를 이용해 베이즈 정리가 만들어지는 과정 알아보기 어떤 반에서 가정용 게임기와 PC 보유율을 조사했다. X 학생에 따르면 가정용 게임기와 PC 모두 있는 사람은 30% Y 학생에 따르면 가정용 게임기가 있는 사람은 50%, 그중에 PC가 있는 사람은 60% Z 학생에 따르면 PC가 있는 사람은 60%, 그중에 가정용 게임기가 있는 사람은 50% 사건 A) 가정용 게임기가 있는 사람 사건 B) PC가 있는 사람 이라고 할 때, 다음을 구하여라. X 학생의 말을 이용해 P(A∩B) P(A∩B) = 가정용 게임기와 PC 둘 다 있는 사람 => 30% = 3/10 Y 학생의 말을 이용해 P(A), P(B|A), P(A∩B) P(A) = 가정용 게임기가 있는 사람 = 50% / P(B|A) = 그중에 PC가 ..

용어정리 일반적인 확률 사건 A가 일어날 확률 P(A)는 P(A) = 사건A/전체U 조건부 확률 조건이 있을 때의 확률... 확률의 분모가 전체가 아닌 일부분 사건 A가 일어났을 때, 사건 B가 일어날 확률은 P(B|A) P(B|A) = P(A∩B)/P(A) = (사건 A와 B가 동시에 일어날 확률)/(사건 A가 일어날 확률) P(B|A) : A일 때(조건) B가 될 확률 → B만 일어날 확률 P(A∩B): A와 B가 동시에 일어날 확률 → A도 B도 모두 일어날 확률 베이즈 정리는 조건부 확률 공식의 변형! 벤 다이어그램으로 나타내면 이런 느낌? 조건부 확률 예제 1 50명인 반에서 안경을 쓴 학생을 조사해보니 다음 표와 같은 결과를 얻었다. 안경 O 안경 X 합계 남성 9 21 30 여성 3 17 2..