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머신러닝 스터디 - 개념 및 설치
머신러닝 개념 머신러닝이란 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 추론하는 알고리즘 기법 현실 세계의 매우 복잡한 조건 코드만으로는 해결하기 어려웠던 많은 문제점들을 머신러닝을 이용해 해결해나가고 있다 인간만이 가지고있는 인지능력 문제
[LAB] 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)
머신러닝(Machine Learning, ML) 목표에 대한 프로그래밍없이 예제를 보여주는 것으로 컴퓨터 스스로가 학습할 수 있게 하는 것 머신러닝의 5단계 1. 데이터 수집(Data Collecting) 2. 전처리(Preprocessing) 각기 다른 데이터들을
[ML] 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 14-1 (K-MOOC)
DNN 을 활용한 향상된 Supervised LearningResidual 구조의 의미다양한 DNN 활용방법기존보다 향상된 형태의 Supervised Learning 을 위한 DNN 구조를 이해Residual 구조의 필요성 이해다양한 DNN 활용방법을 이해Kaiming
너 나랑 스무고개하냐?🤨
오늘 정리할 내용은 트리기반 분류 모델이다!트리기반 모델을 설명할 때, 대부분 스무고개에 비유해서 많이 설명하곤 한다.왜 그런가하니 target 값을 예측하기 위해 feature들을 어느 기준으로 질문을 해서 target값을 향해가기 때문이다.아래의 위키백과에서 제공하
[ML] 딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 12-2 (K-MOOC)
SGD, Mini-batch Gradient Descent 에 대하여 작성하였습니다.
Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation 논문 리뷰
Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation(KDD 2020)Taobao 에서 사용하는 추천시스템 프레임 워크인 ComiRec를 소개Multi-Interest Extraction 모듈과 Aggregation 모듈
Deep Entity Classification: Abusive Account Detection for Online Social Networks 논문 리뷰
Deep Entity Classification: Abusive Account Detection for Online Social Networks(USENIX Security 2021)Facebook 에서의 다양한 Abuse를 탐지하기 위한 기계학습 탐지 시스템 설명소셜
선형회귀..요놈 물건이네😏
ML을 처음 공부하는 사람이라면 가장 먼저 접하는 알고리즘이 있다. 바로 선형회귀이다..!!선형회귀는 변수의 개수에 따라서 단순선형회귀, 다변수선형회귀로 나뉜단다.이 둘을 알아보기 전에 회귀는 무엇을 말하는 것인지 알아보자!"Regression toward the me