Tech notes

비지도 학습 군집화 (Clustering) 비슷한 것들을 그룹화 하는 것 얼핏보면 분류와 비슷하지만 이렇게 다름 비슷한 것들끼리 그룹을 만드는 것 = 군집화 각각을 적당한 위치에 배치시키는 것 = 분류 연관규칙학습 (Association rule learning) 일명 장바구니 학습 ⇒ 장바구니에 담긴 상품을 바탕으로 연관 있는 상품을 추천해주는 것과 비슷함 그런 상품이 수천개가 된다고 했을 때 제품들 간의 관계를 파악하는 것을 무척 어려울 것. 이 때 머신러닝이 유용하게 쓰일 수 있음 예를 들어, 위 경우엔 라면을 구매하는 소비자는 계란도 살 가능성이 높다는 상관관계를 파악하고 추천에 이용할 수 있음. 관측치(행)을 그룹화 하는 것 = 군집화 특성(열)을 그룹화 하는 것 = 연관 규칙 비지도 학습 정리..

IT/스터디 2021. 1. 8. 21:01

머신러닝의 분류 머신러닝의 종류엔 대표적으로 강화학습, 비지도학습, 지도학습이 있다. - 지도학습 : 정답이 있는 문제를 해결하는 것 - 비지도학습 : 무언가의 관찰을 통해 새로운 사실이나 관계를 밝히는 것 - 강화학습 : 더 좋은 보상을 받기위해 하는 것 지도학습 Supervised Learning 지도학습은 정답이 있는 문제를 해결하는 것이라고 했다. 온도라는 독립변수와 판매량이라는 종속변수가 있을때, 지도학습을 이용하면 미지의 데이터를 도출해낼 수 있다. 다시 바꿔말하면 지도학습은 공식을 찾는 것이다. 위의 경우 온도x2=판매량이라는 식을 도출해낼 수 있다. 이 공식을 머신러닝에선 '모델'이라고 한다. 회귀 vs 분류 지도학습에는 크게 회귀와 분류가 있는데 다음과 같이 구분할 수 있다. - 구하는 ..

IT/스터디 2021. 1. 7. 19:51

작심삼일의 마지막 날, 3일차가 되었다. 3일차는 몇가지 용어들에 대해 짚고 넘어간다. 아직은 잘 머리에 들어오지 않지만 관측치라고 하면 행을 일컫는 것만은 기억해두자. 실험 데이터 분석할 때도 자주 들은 기억이 있는데 저렇게 한 행을 가리키는 용어인 줄은 몰랐다. 독립변수와 종속변수는 쉽게 바꿔 말하면 원인과 결과라는 것. 그리고 모든 인과관계는 상관관계이지만 상관관계는 반드시 인과관계가 아니라는 것도 꼭 기억해야한다. 통계학에서 배우는 기본적인 사실. 이번 주 내로 머신러닝1 강의는 다 들을 것 같다. 화이팅! 📚 Reference - 생활코딩 머신러닝1 표~심리전

IT/스터디 2021. 1. 6. 20:02

2일차 수업에서는 지난주에 Teachable Machine으로 만든 모델을 바탕으로 어플리케이션을 만드는 걸 했다. 말만 들으면 어려워보이지만 생활코딩 머신러닝1팀에서 간단하게 해볼 수 있는 프로그램을 만들었다고. 이름하여 머신러닝머신. 머신러닝머신 ml-app.yah.ac Teachable Machine에서 다운 받은 모델을 업로드 하거나 귀찮지만 테스트 해보고 싶은 사람은 '여기'를 클릭해서 다음으로 넘어간다. 우측 아래는 카메라 화면이다. 화면에 비치는 모습을 보고 이게 '손톱' 그룹에 해당하는지 '정상' 그룹에 해당하는지 확률이 나타난다. 이걸 이용해서 확률에 따라 특정 동작으로 이어지도록 프로그램을 짤 수 있다. 위 경우엔 손톱일 확률이 80%이상이면 화면에 '손톱'이라고 출력하게 만든 것이다...

IT/스터디 2021. 1. 5. 20:03