230331 [AI]

JUNHO YEOM·2023년 4월 2일
0

AI

목록 보기
1/4

어제

AI는 사람과 구별할 수 없는 Strong AI와 일정 범위에서 사람과 비슷한 판단을 하는 weak AI가 있어요

Weak AI를 만들기 위한 방법으로
Machine Learning(이하 ML)이 있는데요 ML은 Data 기반 학습을 통해 예측하게 하는 방법이에요

ML의 분류
지도학습 : ML의 대부분을 차지해요
비지도학습(Clustering)
준지도학습
강화학습

지도학습을 위한 효과적 수식(Model)
Regression
SVM
Decision Tree
Naive Bayes
KNN
등...

Regression을 배우고 이를 적용하여 DeepLearning(이하 DL)로 넘어갈꺼에요

Regression

Regression : 연속된 숫자 값을 알려주는 Regression. 이 작업을 위한 Model은 Linear Regression Model

Linear Regression의 분류
Simple Linear Regression : 단변량, 독립변수가 1개인 것
Multi Linear Regression : 다변량, 독립변수가 2개 이상인것

classification: 분류를 알려주기 위한 결과를 얻어내기 위해 사용하는 model은 Logistic Regression Model

Logistic Regression Model
binary classification: 2개로 구분
multinomial classification: 여러개로 구분

두 방식의 Data 형식이 달라요
합격 or 불합격 => true or false
10시간 공부후 성적 => 80


ML할 때 제일 중요한것

Training Dataset
우리는 현재 지도학습을 하고 있어요

DataLabel
𝒳𝒴
독립 변수종속변수
featuretarget

𝒳𝒴
1010
85
42
10

y = X⋅W + b
X: 2차원 - 우리가 가진 data를 여기에 넣어요(4x1)
W: 2차원 - 가중치 X를 통해 우리가 구해야할 것(1x1)
결과 => 예측 (4x1)

0개의 댓글