오늘은 ML(Machine Learning)과 TP(Traditional Programming)의 차이에 대해서 알아보겠다.(머신러닝, 딥러닝등 정리글)이 글을 한 번 보고 와도 좋을 것 같다.머신러닝을 간단하게 설명해보자면, 머신러닝은 학습, 추론 및 의사 결정을 가
모두가 알다시피 지금은 인공지능이 판치는 시대이다.그렇다면 인공지능은 무엇이고, 머신 러닝은 또 무엇이며, 딥 러닝은 또 무엇일까?출처: freshdesk다음 사진과 같이 인공지능은 머신 러닝과, 딥 러닝을 포함된 포괄적인 개념이다.그 안에 속해있는 머신러닝의 일부분이
- 시작하기 전에 - AI가 무엇인지 먼저 알아보자. AI란? AI(Artificial Intelligence), 인공 지능이란 쉽게 말해 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하고 수집한 정보를 토대로 자체 성능을 반복적으로 개선할 수 있는 시스템을 일컫는다. AI
함수는 무엇이며, 함수와 관련된 기울기, 일차방적정식, 2차방정식, 지수, 로그, 미분, 편미분의 개념에 대해서 간단하게 알아보려고 한다.수학에서의 함수는 어떤 집합의 각 원소를 다른 어떤 집합의 유일한 원소에 대응시키는 이항 관계를 뜻하며,인공지능에서 함수는 입출력이
다중 선형 회귀에 대해서 알아보기전, 선형회귀에 대해서 알면 좋을 것 같다. 선형회귀를 간단히 설명하자면, 알려진 다른 관련 데이터 값을 사용하여 알 수 없는 데이터의 값을 예측하는 데이터 분석 기법이라고 할 수 있다. 텐서플로우 선형 회귀
https://velog.io/@digyrh456789/%ED%85%90%EC%84%9C%ED%94%8C%EB%A1%9C%EC%9A%B0-%EC%84%A0%ED%98%95-%ED%9A%8C%EA%B7%80텐서플로우는 이 앞의 글 '텐서플로우 선형회귀'에 간단하
경사하강법? 경사 하강법은 1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘이다. 기본 개념은 함수의 기울기를 구하고 경사의 반대 방향으로 계속 이동시켜 극값에 이를 때까지 반복시키는 것이다. 경사하강법은 왜 쓰이는가? 인공지능은 기본적으로 예측함수와 실측데이터의 오차를 최소화하
인간의 뇌는 치밀하게 연결된 뉴런 약 1,000억개로 이루어져있다. 신경계를 구성하는 세포이며, 뉴런은 나트륨 통로, 칼륨 통로등의 이온 통로를 발현하여 다른 세포와는 달리 전기적인 방법으로 신호를 전달할 수 있다. 또한 인접한 다른 신경세포와는 시냅스라는 구조를 통해
한국 사람들의 대부분이 즐겨하는 League of legends, LOL 이번에는 이 LOL게임의 챌린저 게임 플레이 데이터를 통해서 모델을 만들고, 그랜드마스터 데이터를 넣어서 승부를 예측하는 모델의 정확성에 대해서 알아볼 것 이다.처음의 모델 만드는 코드는 다음과
Heatmaps 은 열을 뜻하는 히트(heat)와 지도를 뜻하는 맵(map)을 결합시킨 단어로, 2차원 평면 위애 색을 활용하여 다양한 정보를 표현하는 방법입니다. 파이썬에서 시각화를 할 때 자주 사용됩니다.아래와 같이 필요한 라이브러리들을 임포트 해줍니다.그리고 이제
Heatmaps 은 열을 뜻하는 히트(heat)와 지도를 뜻하는 맵(map)을 결합시킨 단어로, 2차원 평면 위애 색을 활용하여 다양한 정보를 표현하는 방법입니다. 파이썬에서 시각화를 할 때 자주 사용됩니다.아래와 같이 필요한 라이브러리들을 임포트 해줍니다.그리고 이제
이번 시간에는 텐서플로우 케라스를 이용해서 예측을 실행해볼 것입니다. 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행을 해보겠습니다.판다스 라이브러리를 사용하기 때문에 iloc\[] 함수를 사용해 X와 y를 각각 저장한다. iloc는 데이터 프레임에서 대괄호안에 정한 범위만큼 가져와
다중 분류의 문제에서 자주 사용되는 아이리스 문제가 있다. 아이리스는 품종이 3가지로 다양하다. 이 아이리스를 딥러닝을 사용해서 구분해보는 과정을 해보겠다. 시작하기 전에 먼저 다중분류에 대해서 알면 좋을 것 같다. 다중분류란? 규칙에 따라 입력된 값을 세 그룹
오늘은 간단하게 발로란트에 있는 무기 스탯에 따라 자동으로 무슨 무기 인지 맞춰주는 모델을 만들어보겠다.먼저 다음과 같이 임포트 해주고, csv파일(발로란트 총 스탯이 저장된 파일)을 불러와준다.그리고 X와 Y의 범위를 지정해준 뒤 프린트해서 어떻게 나오는지 한 번 봐
딥러닝에서 신경망 모델을 학습하고 평가하기 위해 dataset을 필요로 한다.이때 dataset을 성질에 맞게 보통 다음 3가지로 분류한다.Train setValidation setTest set오늘은 Train set과 Test set에 대해 알아볼 것이다.모델을 학
k 교차검증은 가장 널리 사용되는 교차 검증 방법의 하나로, 데이터를 k개로 분할한 뒤, k-1개를 학습용 데이터 세트로, 1개를 평가용 데이터 세트로 사용하는데, 이 방법을 k번 반복하여 k개의 성능 지표를 얻어내는 방법을 말한다.from sklearn.model_s
이번 시간엔 이미지 인식의 꽃, CNN에 대해서 알아보겠다.CNN에 알기전, True color와 Grey color에 대해서 알아보자.True color는 이름부터 짐작할 수 있을 것이다.컬러 이미지를 나타낼 수 있다.RGB 사용함.이 방법에서는 각 픽셀이 RGB 표