혼공학습단 18

챕터 02 - 2

챕터 2-1 에서는 주어진 샘플을 훈련세트와 테스트세트로 나누어야 하는 이유와 랜덤처리를 위해 넘파이 라이브러리를 사용해봤다. 하지만 아직 데이터 입력 단계에서 할 일이 좀 더 남아있다. 사실 지금까지 한 작업은 무게와 길이의 스케일 범위가 틀리기때문에 제대로 작업한건 아니다. 그걸 맞춰가는 작업을 살펴보자. 문제 : 생선 길이, 무게로 도미 알아내기 + 수상한 도미 한마리 (2-1장에서 계속 이어짐) (아직도 이 문제는 해결이 안됐다. ㄷㄷㄷ) 2.1에서 작업한 모델로 수상한 도미 데이터(길이25cm, 무게 150g) 한마리를 예측해보니 빙어로 나오는 문제가 발생했다. 이걸 해결해보자. 먼저 넘파이라는 효율적인 라이브러리를 배웠기 때문에 작업환경을 다시 맞춰보자. 데이터 준비 사이킷런으로 훈련 세트와 ..

챕터 02 - 1

챕터 1 에서는 인공지능이 뭔지, 데이터가 있을때 어떤식으로 머신러닝을 적용해야 할지 대략적으로 살펴보았다. - 데이터 입력 및 파악 - 훈련 - 예측 이런식으로 이루어지는데 이번 챕터에서는 데이터를 파악하는데 좀 더 깊게 들어가게 된다. 지도학습과 비지도학습 머신러닝 알고리즘은 크게 지도 학습과 비지도 학습으로 나누어 지는데 지도학습은 정답을 가지고 알고리즘이 정답을 맞히는것을 학습하는데 반대로 정답이 없이 입력데이터만 가지고 학습하는걸 비지도학습이라고 한다. 1장의 도미와 빙어 데이터는 무게와 길이 데이터( 무게와 길이를 특성이라고 함. 그리고 정답이외의 데이터를 입력이라고 함)와 어떤 특성 세트가 도미와 빙어것인지 정답데이터(타겟이라고 함)도 함께 제공하기 때문에 지도학습이라고 할 수 있겠다. 입력..

챕터 01

이 글은 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 (한빛미디어 2020)이라는 책을 공부하면서 정리한 글이다. 인공지능이란? 역사 좀 더 자세한 역사는 다른 글이나 영상에서 언급되어 있기 때문에 여기서는 간단히 중요 사건만 정리해보면 최초의 언급은 150년전 소설에서 등장한다. 그후에는 막연히 공상과학 소설에서나 간간히 등장하던 개념이 1943년 워런매컬러와 월터 피츠가 최초로 뇌의 뉴런 개념을 발표하면서 인공지능이라는 개념이 실체화되기 시작한다. 이후 1950년에 그 유명한 엘런 튜링이 튜링 테스트를 발표하고 1956년에 다트머스 AI 컨퍼런스에서 인공지능에 대한 전망이 최고조에 도달하게 된다. 1957년에는 프랑크 로젠블라트의 퍼셉트론이라는 중요한 AI연구의 기본이 되는 알고리즘이 발표된다. 1959년에 데..