지도학습4 Module 3. 지도학습(분류/회귀)소개 이번 Module인 지도학습(분류/회귀) 부분은 이화여자대학교 강제원 교수님이 맡아주셨다. 이번 모듈을 들은 후 Machine Learning의 한 부류인 지도학습(Supervised Learning)에 대한 기본 개념과 regression/classification의 목적 및 차이점에 대해 이해하고, 다양한 모델 및 방법론(linear and nonlinear regression, classification, ensemble methods, kernel methods 등)을 통해 언제 어떤 모델을 사용해야 하는지, 왜 사용하는지, 모델 성능을 향상시키는 능력을 향상할 수 있을 것이라 생각한다. 이번 Module은 LG Aimers 1기에서 했던 강의와 동일하기에 LG Aimers 1 포스팅 지도학습을 .. 2023. 1. 11. Part 2. Linear Regression(선형 회귀) Module 2. 지도학습(분류/회귀)은 이화여자대학교 강제원 교수님이 강의를 하셨고 Module 2에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 이화여자대학교 강제원 교수님으로부터 나왔다. Linear Regression(선형 회귀) 선형 회귀란 입력과 출력 사이의 선형적인 관계를 찾는 것이다. 먼저 선형 = 선으로된 회귀 = 여러 자료들 간의 관계성을 수학적으로 추정, 설명 으로 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 (또는 설명 변수) X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이다. 이때 y의 값은 실수, 연속적인 값으로 구성된다 한 예시를 들자면 선형회귀를 통해 공부하는 시간과 성적 사이의 관계를 직선의 방정식으로 표현할 수 있다. 하지만 여기서 많은 오해를 하곤 하는데 이름이 선형 모델이라.. 2022. 7. 24. Part 1. SL Foundation Module 2. 지도학습(분류/회귀)은 이화여자대학교 강제원 교수님이 강의를 하셨고 Module 2에 관한 모든 내용은 LG Aimers 및 이화여자대학교 강제원 교수님으로부터 나왔다. Foundation of Supervised Learning 이번 포스팅에선 Machine Learning(머신러닝, 기계학습)에 대해 알아보도록 하자 Machine Learning 이란 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘으로 인공지능의 한 분야이다. 또한 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 예를 들어 기계 학습을 통해서 수신한 문자가 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다. 일단 쉽게 이해를 하자면 Data들을 통해 학습을 하고 학습하지 않은 Data들을 inp.. 2022. 7. 23. Module 2. 지도학습(분류/회귀)소개 이번 Module인 지도학습(분류/회귀) 부분은 이화여자대학교 강제원 교수님이 맡아주셨다. 이번 모듈을 들은 후 Machine Learning의 한 부류인 지도학습(Supervised Learning)에 대한 기본 개념과 regression/classification의 목적 및 차이점에 대해 이해하고, 다양한 모델 및 방법론(linear and nonlinear regression, classification, ensemble methods, kernel methods 등)을 통해 언제 어떤 모델을 사용해야 하는지, 왜 사용하는지, 모델 성능을 향상시키는 능력을 향상할 수 있을 것이라 생각한다. 2022. 7. 23. 이전 1 다음
