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CS229 Machine Learning (2018 Autumn 2주차)

용어 정의 m : dataset 개수 n : input 차원, feature 개수 X : input (주로 vector) Y : output (주로 값) (x (i) ,y (i) ) : i번째 dataset x j ​ : input의 j번째 fe

2021년 1월 28일
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CS229 Machine Learning (2018 Autumn 1주차)

현재 인공지능 상황은 2000년대 초 인터넷이 폭발적으로 발전하는 상황이랑 비슷하다. 배경 지식 자료구조 : 큐, 스택, 이진트리 확률과 통계 : 확률 변수, 기댓값, 평균-분산-표준편차 선형대수학 : 매트릭스와 벡터의 사칙 연산 정의 머신러닝은 명시적인 프로그래밍

2021년 1월 28일
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[Machine Learning] 머신러닝 (생활코딩)

머신러닝(Machine Learning)이란? 좋은 결정, 비교가 필요 숫자(number)로 비교 통계 컴퓨터로 계산 ![](https://images.velog

2020년 8월 12일
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[AI] Tensorflow 기본개념 👆🏻

Tensorflow 개념과 소개

2020년 7월 27일
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(번역) 머신러닝 모델의 평가지표

과연 어떻게 머신러닝 모델의 완성도를 측정할까? 언제 학습(train)과 학습평가(evaluation)를 끝내고, 완성했다고 말할 수 있을까? 이 글을 통해, 이 질문에 대한 답을 찾아보자.

2020년 4월 29일
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