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머신러닝 개요NAN/머신 러닝 2021. 5. 26. 14:23
"머신러닝은 데이터를 이해하는 알고리즘의 과학이자 하나의 애플리케이션이다." 머신러닝 학습법 지도 학습 알고리즘으로 학습한 예측 모델은 훈련 데이터 셋에 있는 모든 클래스 레이블을 새로운 샘플에 할당할 수 있어야 합니다. ex) 손글씨 인식 모든 손글씨 즉 새로운 데이터 셋을 제공하면 모델은 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 우리가 쓴 손글씨 알파벳을 예측한다. 입력값 x와 결괏값 y가 주어지면 각 데이터와 직선 사이 거리가 최소가 되는 직선을 그을 수 있는데 일반적으로 평균 제곱 거리를 사용한다. 데이터에서 학습한 직선의 기울기와 절편을 사용하면 머신러닝 알고리즘은 새로운 데이터의 출력 값을 예측할 수 있다. 강화 학습은 보상이 최대화되는 일련의 행동을 학습한다. ex) 게임 스코어 상승은 보상으로 연결된다..