CHAPTER 01. 나의 첫 머신러닝
🌟 학습 목표
1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점을 이해합니다.
2. 첫 번째 머신러닝 프로그램을 만들고 머신러닝의 기본 작동 원리를 이해합니다.
인공지능
일반인공지능(약인공지능) / 강인공지능 (터미네이터 같은..ㅎ)
머신러닝
프로그래밍 하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘
딥러닝
인공 신경망을 기반으로 한 방법들
CHAPTER 02. 데이터 다루기
지도 학습
입력과 타깃을 모두 제공하여 학습 시키는 것
ex) k-nearest 알고리즘 (KNN)
비지도 학습
타깃을 제공하지 않고 학습 시키는 것
샘플링 편향
훈련 세트와 테스트 샘플이 골고루 섞여 있지 않은 경우
기본 미션
코랩 실습 화면 캡쳐하기
선택 미션
확인 문제 풀고 풀이과정 적어보기
Q. 머신러닝 알고리즘의 한 종류로서 샘플의 입력과 타깃(정답)을 알고 있을 때 사용할 수 있는 학습 방법은 무엇인가요?
A. 1번 지도 학습
비지도 학습은 답이 알려지지 않은 학습 방법이고, 차원축소는 다차원 데이터 세트의 차원을 축소하는 것이고, 강화학습은 모델이 직접 학습한다.
컴퓨터정보과