두리안의 공부일지

1. 선형회귀 회귀 : 일반적으로 데이터들을 2차원 공간에 찍은 후, 그 데이터들을 가장 잘 설명하는 직선이나 곡선을 찾는 문제 => 선형 모델을 사용해 회귀 문제를 풀면 선형회귀(linear regression)라고 함. ex) 부모의 키와 자녀 키의 관계 / 면적에 따른 주택 가격 / 공부시간과 학점과의 관계 등 선형 회귀 소개 선형회귀 식은 직선의 방정식으로부터 비롯 됨... 직선의 방정식) f(x) = mx + b => 선형회귀는 입력 데이터를 가장 잘 설명하는 직선의 기울기(m)와 절편(b)을 찾는 문제... 머신러닝에선 기울기(m) → 가중치(weight) / 절편(b) → 바이어스(b) 라고 함. 선형회귀 식) f(x) = wx + b 가중치와 바이어스 값에 따라 여러 개의 직선이 있을 수 ..

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..