오늘 공부한 내용
Machine Learning 강의 (Andrew Ng - Stanford University)
Machine Learning 이란?
- Arthur Samuel 식 정의 : 컴퓨터가 명시적 프로그램이 없어도 스스로 학습할 수 있는 능력을 연구
- Tom Mitchell 식 정의 : 일정수준의 작업성능(P)을 가지고 작업(T)을 수행한다 했을때, 경험(E)이 증가함에 따라 작업(T)을 수행하는 성능(P)이 향상될 수 있다. 이때 프로그램이 경험(E)으로부터 학습했다고 표현한다.
종류
- 지도학습 Supervised Learning
- 자율학습 Unsupervised Learning
- 강화학습 Reinforcement Learning
- 추천시스템 Recommender System
오늘 하루 돌아보기
오늘은 삽질을 제대로 하면서 파이썬을 공부하기 위해 회사 프로젝트에서 테스트로 넣어 놓은 데이터를 가지고 개발을 하였다. 사실 개발이라 하기엔 기초적인 것 실습해보고, 하면서 궁금한거 구글링하는 것이었지만. matplot으로 그래프를 그리기위해 데이터를 읽고 pandas와 numpy로 데이터 전처리를 하면서 excel에서 그래프를 만드는 것을 프로그래밍 언어로 하고 있다고 느꼈다.
또, 오늘은 머신러닝으로 유명한 Coursera 강의를 들어보았다. 아직 딱 기본 강의만 들었지만 머신러닝에 대한 정의를 알게 된 하루였다.
