주뇽's 저장소

기계학습 요소 카드 승인 예제 위 사진처럼 카드승인을 위한 여러개 (x1....xn) 까지의 특징들을 보고 카드를 발급하는 것에대한 예제 input / output (data) target distribution : 규칙 P(y|x) x가 주어졌을 때 y값이 나오는 분포 hypothesis : 가설(모델) X → Y 로 발현되는 가설 카드 승인 교사학습 예제 #교사학습 교사학습이란 교사가 옆에서 문제를 제시한 다음 답을 알려주는 방식의 학습 방법입니다. 어떠한 데이터(문제 또는 참고자료)를 입력할 때 답을 함께 입력하여, 기계로 하여금 '이러이러한 데이터에 대한 답은 이러이러한 답이다'라는 것을 학습하도록 하는 것이 교사학습의 기본적인 원리입니다. 학습량이 많아지면 많아질수록 특정 유형의 문제에 대한 답..

데이터에 대한 이해 과학 기술의 정립 과정 데이터 수집 → 모델 정립 → 예측 자연에서 발생한 데이터들을 통해 가설(모델)을 세우고 예측을 하는 것 기계학습 기계학습은 복잡한 문제/과업을 다룬다 지능적 범주의 행위들은 규칙의 다양한 변화 양성을 가짐 단순한 수학 공식으로 표현 불가능함 데이터를 설명할 수 있는 학습 모델을 찾아내는 과정이다. # 알지 못하는 규칙을 데이터를 가지고 모델(가설)을 통해 찾는다. 데이터 생성 과정 데이터 생성 과정을 완전히 아는 인위적 상황의 예제(가상) ex) 두 개 주사위를 던져 나온 눈의 합을 x라 할 때 , y = (x-7)^2 +1 점을 받는 게임 해당 상황은 데이터 생성 과정을 완전히 알고 있다 x를 알면 정확히 y를 예측할 수 있다 위 예제는 기계학습에 범주에 들..

본격적인 인공지능을 공부하기 앞서 전체적으로 한 번 보는 느낌이다 이해가 가지않더라도 한 번 정리하자 기계도 학습이 가능한가 ? 경험을 통해 점진적으로 성능이 향상되는 기계를 만들 수 있을까?! #학습 : 경험의 결과로 나타나는 , 비교적 지속적인 행동의 변화나 그 잠재력의 변화 또는 지식을 습득하는 과정 #기계학습 초창기 정의 : 컴퓨터가 경험을 통해 학습할 수 있도록 프로그래밍할 수 있다면, 세세하게 프로그래밍해야 하는 번거로움에서 벗어날 수 있다. 현대적 정의 : 어떤 컴퓨터 프로그램이 T라는 작업을 수행한다. 이 프로그램의 성능을 P라는 척도로 평가했을 때 경험E를 통해 성능이 개선된다면 이 프로그램은 학습을 한다고 말할 수 있다. 최적의 프로그램(알고리즘)을 찾는 행위 - 경험 E 를 통해 - ..

4.1 확률변수와 확률분포의 정의 확률변수 (random variable) : 표본공간의 각 원소에 대응되는 실수 값 동전을 두 번 던지는 실험에서 표본공간 S = {HH, HT, TH, TT} 뒷면이 몇 번 나오는가에 관심이 있는 경우 동전의 뒷면이 나올 수 있는 횟수 = 0번, 1번, 2번 뒷면이 나오는 횟수와 숫자가 대응되는데, 이러한 숫자를 확률변수라고 하고 X라고 표기 간단하게 정리하자면 확률변수는 = 관심이 있는 사건이 생길 횟수이고 이 횟수는 시도횟수를 넘어갈 수 없다 ex) 동전을 세 번 던지다고 가정한다면 앞면이 나올 확률변수 0번 , 1번, 2번, 3번 이산, 연속표본공간 이산표본공간 (discreate sample space) 표본공간 S가 셀 수 있는 원소로 구성되어 있을 때 동전을..

3-1 표본공간과 사건 표본공간(Sample space) : 실험(ex 동전, 주사위 던지기) 또는 관찰(ex 특정브랜드에 대한 선호 또는 거절)을 실시하여 나타날 수 있는 모든 결과의 집합 기호 S 를 사용 원소 : 표본공간을 구성하고 있는 요소들 사건(event) : 표본공간을 구성하고 있는 원소 중에서 관심의 대상이 되는 원소들이며 사건은 표본공간의 부분집합 여집합(complement) : S를 구성하고 있는 원소 중에서 사건 A에 포함되는 원소를 제외한 나머지 원소들의 집합 교집합(intersection) A∩B : A와 B가 동시에 발생할 수 있는 경우 (A and B) 합집합(union) A∪B : A 또는 B가 발생할 수 있는 경우 (A or B) 서로 배반(mutually exclusive..

2장은 데이터의 정리와 요약을 위한 여러가지 방법에 대해서 정리 도수분포표 히스토그램 중심위치의 척도 산토의 척도 각종 그래프 2-1 도수분포표(빈도) 변수값, 도수, 상대도수등을 알기 쉽게 표로 정리한 것 구성요소 : 제목, 측정단위, 측정값의 구간, 각 구간의 도수, 도수의 합계 등 측정값의 최소/최대값 / 범위 / 각 구간별 빈도, 분포의 모양등을 알 수 없다 나타내는 내용 계급 : 데이터의 전체 범위를 몇 개의 모집단위로 나눈 것, 목(적에 따라 숫자가 정해짐) 도수 : 각 계급에 속하는 데이터의 수 상대도수 : 도수/전체 데이터의 수 도수를 전체 데이터의 수로 나눈 값(특정구간에 많이 나올수록 1에 가까움) 만드는 단계 구간을 결정하기 위해 최소치 ,최대치를 구한다 (min, max) 구간의 개..

1-1 공학적 방법과 통계적 사고 공학자 : 과학적 원리를 효율적으로 이용하여 사회에서 관심을 갖는 문제를 해결하려는 사람 * 공학적 방법은 이러한 문제를 수식화하여 해결하는 접근법이다. *공학적방법을 적용하는 단계 (공학적 단계) 문제를 간결하고 명료하게 정리 문제에 영향을 미치거나 문제해결에 중요한 역할을 하는 요인을 발견 과학적/공학적 지식을 동원하여 문제에 대한 모형 고안 (통계학적 단계) 위 단계에서 제안한 해답이 효과적이고 효율적인지 확인하기 위해 적절한 추가 실험 ( 해답에 근거하여 결론을 도출하거나 적절한 제안 1-2 통계학 통계학 : 응용수학의 한 분야이며 데이터에 근거하여 과학적인 의사결정을 하기 위한 이론과 방법 활용분야로는 공학, 농업, 생명과학, 환경과학, 경제학, 경영학, 시장조..

2021.10.14 - [알고리즘/재귀] - Recursion 1-1 ( 순환, 재귀) Recursion 1-1 ( 순환, 재귀) # 모든 코드는 C++로 작성되었습니다 Recursion : 프로그램에서 어떤 함수에서 직접적으로 혹은 간접적으로 자기 자신 함수를 호출하는 것 Recursion 은 정의에서처럼 자기 자신을 다시 호출하는 함수 jypark1111.tistory.com # 모든 코드는 C++ 로 작성되었습니다~! Recursion 1-2 기존에 반복문으로 구현했던거를 다시 recursive하게 구현하려고 하니 머리가 아프다 아무래도 적응이 필요할것 같다. ㅠ 조금 더 도움이 되기 위해서 Recursion을 설계 방법(요령)을 한 번 알아보자!! 일단 기본적으로 지켜야 될 규칙은 저번에 말했던 ..