MachineLearning

정보 이론은 콜로드 섀년에 제안한 개념으로 정보를 구체화/수치화한 것으로, 드물게 일어나는 사건일수록 자주 일어나는 사건에 비해 더 많은 정보를 담고 있다는 이론이다. 정보 이론은 최적의 코드를 디자인하고, 메세지의 기대 길이를 계산하는데 도움이 된다. 머신러닝에서는

tSNE (t-Stochastic Neighbor Embedding)는 감독되지 않는 비선형 기술이며 일반적으로 높은 차원의 특징을 가진 데이터 샘플을 시각화하는 데 사용된다. t-SNE의 주요 목적은 Data Visualization으로 고차원 데이터를 2차원 또는

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인간의 학습능력, 추론 능력등을 컴퓨터를 통해 구현하는 포괄적 개념Strong AI 와 week AI 로 구분Data 를 이용하여 데이터 특성과 패턴을 학습하여, 그 결과를 바탕으로 특정 데이터에 대한 미래 결과(값, 분포)를 예측Learn from data머신러닝의