[머신러닝/딥러닝] 파이썬으로 구현하는 머신러닝/딥러닝

👩‍💻파이썬으로 구현하는 머신러닝/딥러닝

youtube - NeoWizard님의 강의를 참고하여 공부하였습니다.

4차 산업혁명

• 모든 것이 연결(connectivity)되어 있는 환경에서 인공지능(Artificial Intelligence)에 의해 더욱 편리하고 지능적인 사회로의 혁신적인 변화를 지칭함.

인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝

• 인공지능(Artificial Intelligence) : 인간의 학습능력, 추론 능력 등을 컴퓨터를 통해 구현하는 포괄적인 개념
• 머신러닝(Machine Learning) : 데이터를 이용하여 명시적으로 정의되지 않은 패턴을 학습하여 미래 결과를 예측 (데이터마이닝 : 데이터간의 상관관계나 속성을 찾는 것이 주목적) (ex> Regression, Classification, Neural Network, SVM...)
• 딥러닝(Deep Learning) : 머신러닝의 한 분야로서 신경망(Neural Network)을 통하여 학습하는 알고리즘의 집합 (ex> CNN, RNN, LSTM...)

머신러닝 - Regression, Classification

• Regression : 연속적인 데이터를 학습하여 미래에 임의의 데이터를 예측하는 것
• Classification : 데이터의 분포를 학습, 미래에 임의의 데이터가 어느 분포에 속하는지 예측

딥러닝 - 머신러닝의 Neural Network

• 인간의 뇌세포인 뉴런의 상호작용을 모방하여 구현

머신러닝 프레임워크 사용 단점

- 머신러닝의 알고리즘을 API로 추상화 함으로서 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있지만, 동작원리와 내부구현을 자세히 알 수 없는 블랙박스로서 동작함

파이썬 직접 구현 시 장점

- 머신러닝 동작원리를 자세히 알 수 있어 재미있으며 동시에 알고리즘에 대한 깊은 이해 가능
- 새로운 머신러닝 알고리즘이 나왔을 때 빠르게 코드를 이해할 수 있는 Insight 획득