혼공단 6기

📖Chapter 01 📌인공지능 ▪ 사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술. 📌머신러닝 ▪ 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야. ▪ 인공지능의 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야. > 사이킷런: 컴퓨터 과학 분야의 대표...

▪ 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제.▪ 정해진 클래스가 없고 임의의 수치를 출력함.▪ 두 변수 사이의 상관관계를 분석하는 방법.▪ 가장 가까운 이웃 샘플을 찾고 이 샘플들의 타깃값을 평균하여 예측.▪ 대표적인 회귀 문제의 성능

📖Chapter 04 📌다중 분류 ▪ 타깃 데이터에 2개 이상의 클래스가 포함된 문제. 📌로지스틱 회귀 ▪ 선형 방정식을 사용한 분류 모델. ▪ 선형 회귀와 달리 시그모이드 함수나 소프트맥스 함수를 사용하여 클래스 확률을 출력할 수 있음. > 시그모이드 함수 선형 방정식의 출력을 0과 1 사이의 값으로 압축하며 이진 분류를 위해 사용. 소프트맥스 함...

📖Chapter 05 📌결정 트리 ▪ 예/아니오에 대한 질문을 이어나가면서 정답을 찾아 학습하는 알고리즘. ▪ 결정 트리는 제한 없이 성장하면 훈련 세트에 과적합되기 쉬움. 가지치기: 결정 트리의 성장을 제한하는 방법 📌불순도 ▪ 결정 트리가 최적의 질문을 찾기

📖Chapter 06 📌비지도 학습 ▪ 타깃값이 없을 때 데이터에 있는 패턴을 찾거나 데이터 구조를 파악하는 머신러닝 방식. ▪ 타깃이 없기 때문에 외부의 도움 없이 스스로 학습해야 함. 대표적인 비지도 학습 작업: 군집, 차원 축소 등 📌히스토그램 ▪ 구간별로

📖Chapter 07 📌 인공 신경망 ▪ 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 만든 머신러닝 알고리즘. ▪ 딥러닝이라고도 부름. 📌 텐서플로 ▪ 구글이 만든 딥러닝 라이브러리. ▪ CPU와 GPU를 사용해 인공 신경망 모델을 효율적으로 훈련하며 모델 구축과 서비스에 필