개발자 준비/Machine learning4 머신러닝 마인드맵 머신러닝의 종류 지도학습 방법론: 분류 | 회귀 비지도학습 방법론: 군집화 | 변환 | 연관 지도 학습: 답지가 있는 문제! 지도학습이란?: https://opentutorials.org/module/4916/28938 지도학습 방법론 - 분류 & 회귀: https://opentutorials.org/module/4916/28942 학습 데이터로 기계를 학습시켜 모델을 만드는 방식 이 모델을 기반으로 새로운 데이터를 풀이한다. 분류 알고리즘회귀(예측) 알고리즘 로지스틱 회귀(Logistic Regression)선형회귀분석(Linear regression)의사 결정 트리(Decision Tree) K-NN 알고리즘 비지도 학습: 관찰을 통해 문제 해결! 비지도 학습이란? : https://opentutor.. 2022. 3. 10. 회귀분석(선형회귀 & 로지스틱회귀) 회귀분석(선형회귀 & 로지스틱회귀) 선형회귀 이론 데이터를 놓고 그걸 가장 잘 설명할 수 있는 선을 찾는 분석하는 방법을 선형 회귀(Linear Regression) 분석이라 부른다. 예를 들어 키와 몸무게 데이터를 펼쳐 놓고 그것들을 가장 잘 설명할 수 있는 선을 하나 잘 그어놓게 되면, 특정 인의 키를 바탕으로 몸무게를 예측할 수 있다. 이런 데이터의 분포를 가지고 추세선을 도출해내는 것이라고 할수있다. y = ax + b 이 추세선 함수에서 b는 절편에 해당한다. 손실함수와 경사하강법 당연히 추세선은 실제 데이터와 약간의 차이가 발생한다. 일종의 오차라 할 수 있는데, 손실(Loss)이라고도 한다. 위에서 보면 추세선과 실제 데이터사이에 간격이 보일것이다. 이것이 오차이다. 결국 선형 회귀 모델의 .. 2022. 2. 20. [머신러닝]K-means [머신러닝]K-means 군집화 알고리즘 여러개의 데이터를 적절히 묶어서 나타내기 위한 목적으로 사용된다. 쉽게 말해 데이터를 K개의 군집(Cluster)으로 묶는(Clusting) 알고리즘이다. K-means 알고리즘에서 K는 묶을 군집(클러스터)의 개수를 의미하고 means는 평균을 의미한다. 각 군집의 평균을 활용해 K개의 군집으로 군집화한다. 여기서 평균은 각 클러스터의 중심과 데이터의 평균 거리를 의미 K-means 알고리즘은 가깝게 위치하는 데이터를 비슷한 특성을 지닌 데이터로 여기고 같은 군집으로 군집화한다. 다음과 같은 데이터들이 주어졌을 때 아래와 같이 군집화 된다. K-means 알고리즘 원리 1. 군집의 개수(K) 설정하기 2. 초기 중심점 설정 3. 데이터를 군집에 할당(배정) 4... 2021. 12. 29. [머신러닝] 개요(기본지식 및 개발환경) [머신러닝] 개요 기본 용어 정리 GPU & CPU GPU는 비디오, 즉 픽셀로 이루어진 영상을 처리하는 용도로 탄생 CPU에 비해 반복적이고 비슷한, 대량의 연산을 수행하며 이를 병렬적으로(Parallel) 나누어 작업하기 때문에 CPU에 비해 속도가 대단히 빠르다. 영상, 렌더링을 비롯한 그래픽 작업의 경우 픽셀 하나하나에 대해 연산을 하기 때문에 연산능력이 비교적 떨어지는 CPU가 GPU로 데이터를 보내 재빠르게 처리한다. CPU 는 GPU 보다 더 적은 코어를 갖고 있지만 각각의 코어가 GPU 보다 더 강력한 컴퓨팅 파워를 갖고 있다. 따라서 CPU 는 순차적인 작업 (Sequential task) 에 더 강점이 있다. 반면 GPU 는 CPU 보다 코어수는 많지만 각각의 코어가 GPU 보다 더 성.. 2021. 12. 29. 이전 1 다음