광주인공지능사관학교_precource

precourse는 크게 python 기초, python 실전, ai 이론으로 구성되어 있다.정리1편은 python 기초에 대한 내용을 작성하겠다.파이썬의 정신파이썬 언어는 계속해서 변화하고 있다.5년전의 파이썬은 유력언어가 아니었지만 지금의 파이썬은 매우 강력한 언어

이번에는 ai 이론에 대해서 작성하겠다.머신러닝을 위한 3가지입력 데이터: 사람의 음성 데이터, 고양이 이미지 데이터예상 출력값: 원고형태의 데이터, '강아지' 태그 데이터알고리즘 정확도 측정법"예상하는 결과에 더 가깝게 접근 할 수 있도록 하는 표현. 즉, 입력 데이

ai 이론에 대해서 마저 작성하겠다.통계학: 기술 통계학 vs 추론 통계학 \- 기술 통계학: 연속형 데이터 e.g. 키, 나이, 가격 의 평균, 표준편차 분석 범주형 데이터 e.g. 이름, 종족, 성별 의 빈도, 백분율 분석 \- 추론 통계학: 작

ai 이론에 대해서 마저 작성하겠다.최적화 문제: 오차의 합계를 알려주는 식을 우린 어떤 목적을 가지고 있다라고 하여 목적함수라고 부른다. 목적함수는 각각의 학습 데이터마다 실제결괏값(y)과 예측한 결괏값(y햇)의 오차를 제곱해서 그것을 모두 더하고 그것에 1/2를 곱

ai 이론에 대해서 마저 작성하겠다.퍼셉트론:여러개의 입력을 받아 각각의 값에 가중치를 곱한 후, 모두 더한 것이 출력되는 형태의 모델:아주 단순한 모델이며 , 실제 문제에서 적용되는 경우도 거의 없다. 하지만 신경망이나 딥러닝의 뿌리가 되는 모델:하나의 선으로 분류할

ai 이론에 대해서 마저 작성하겠다.군집:군집은 비지도 학습에 속함:비지도 학습은 지도학습과는 달리 학습이라는 것을 시켜줄 클래스 레이블이 없는 상태에서 학습을 진행:군집은 정답을 모르는 데이터 안에서 숨겨진 구조를 찾는 것K-평균 (k-means):k 평균 알고리즘은

ai 이론에 대해서 마저 작성하겠다.덴드로그램:덴드로그램은 의미있는 분류체계를 만들어 줌으로계층 군집:계층 군집을 형성하는 방법에는 병합 계층 군집과 분할 계층 군집 두 가지가 있다.:분할 계층 군집은 전체 데이터를 포함하는 하나의 클러스터에서 시작해, 클러스터 속 데

이제 통계와 머신러닝에 대한 얘기를 끝내고 딥러닝에 대한 내용을 작성하도록 하겠다.딥러닝:딥러닝이란 인간의 신경망 이론을 이용한 인공신경망의 일종으로, 계층 구조로 구성되며 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 은닉층을 가지고 있는 심층 신경망이다.:인공신경망은 인간의

강화학습 (Reinforcement Learning):강화학습은 지도 학습처럼 정답이 있지도 않고 비지도 학습처럼 데이터만을 기반으로 학습하지도 않음:강화학습은 에이전트라는 존재가 환경과 상호작용하며, 이 환경에는 보상이라는 기준이 있어서 다양한 시행착오를 겪어가며 보