ML (1)

Seokchan Yun·2021년 1월 22일
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ML

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Machine/Deep Learning (1)

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강의 목표

  • Basic understanding of machine learning algorithms
  1. Linear regression, Logistique regression (classification)
  2. Neural networks, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network (Deep Learning)
  • Solve your probleme using machine learning tools
  • Tensorflow and Python

Lecture 1

개발자가 프로그램의 옵션을 하나하나 설정하는것이 아니라, 프로그램 자체가 데이타들을 보면서 학습해서 배우는 영역을 머신러닝이라한다

Supervised learning
  • 이미지를 주고 고양이와 개를 구분하는 학습.
Unsupervised learning : un-labeled data
  • ex Google news grouping
  • Word clustering
Training data set
  • 학습을 하게되는 Y축 레이블 과 X테스트를 모 머신러닝에 넣었을 경우 X값에 대한 Y값을 주는것.
    스크린샷 2021-01-18 22 56 06
  • AlphaGo가 여러가지 기보드를 토대로 학습하여 결과물을 산출한것.
Types of supervised learning
  1. Predicting final exam score based on time spent - regression
  2. Pass/non-pass based on time spent - binary classification
  3. Letter grade (A,B,C,E and F) based on time spent - multi-label classification
profile
42 Paris developer

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