딥러닝3 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 차이는 뭘까? 한마디로 인공지능은 머신 러닝과 딥러닝을 포함한 개념이며 머신 러닝을 딥러닝을 포함한 개념이라고 생각하면 된다. 그렇다면 간단하게 각각 단어가 무슨의미를 담고 있는지 공부해보자. 인공지능(AI : Artificial Intelligence) 사람이 해야 할 일을 기계가 대신할 수 있는 모든 자동화가 해당된다. 인간의 학습능력이나 추론능력 언어 이해능력 등 인간의 지능의 한 단면을 프로그램화 시킨 것 인공지능 기술은 세가지로 분류가 되는데 학습지능 : 지식을 확보하는 알고리즘을 연구하는 지능 * 머신러닝은 이에 포함된다. 단일지능 : 시각과 청각, 언어 등 한 종류를 입력한 데이터로 지식을 확보하는 지능 복합지능 : 여러 형태의 입력을 통합하여 이해하여 인사이트를 도출하는 지능 머신러닝 (Machine L.. 2022. 7. 18. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률을 0에서 1 사이의 값으로 예측하고 그 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류(Classification)해주는 지도 학습 알고리즘이다 간단하게 왼쪽의 선형모델은 아래 위로 쭉 뻗어나가지만 오른쪽의 로지스틱 모델은 0과 1사이 값에서 그려진다. 선형 모델의 예시로는 운동을 하면 체중이 감소한다라는 예시를 들 수가 있으며, 로지스틱 모델의 경우 시험의 합격의 예시가 있다. 만약 공부한 시간이 적으면 시험에 통과 못하고, 공부한 시간이 많으면 시험에 통과한다고 가정하자. 이 경우에 선형모델을 적용해 본다면 통과 확률이 음과 양의 방향으로 뻗어 나간다. 말 그대로 ‘선’이라 나오는 상황인데 .. 2022. 2. 25. 단순선형회귀모델, 회귀계수 ,사이킷런 기준모델(Baseline Model) 예측 모델을 구체적으로 만들기 전에 가장 간단하면서도 직관적이면서 최소한의 성능을 나타내는 기준이 되는 모델 단순 선형회귀분석이란?(Simple Linear Regression) 종속변수의 변동(변수가 평균값으로부터 다른 정도)을 하나의 독립변수의 변동으로 설명하는 것 즉 한가지의 설명변수만으로 반응변수에 대한 영향을 파악하기 위해 사용한다. 예로들면 한국인의 평균 임금 y를 예측하기위해 교육수준 x를 설명 변수로 활용한다고 가정해보자, x가 수준이 높을수록 y가 클것이라고 생각이 된다. 하지만 실제 생활에서는 성격,경력,나이 등이 영향을 줄 수도 있어 변수는 굉장히 많을 수 있다. 이러한 요소들이 설명변수인데 단순하게 교육수준 하나의 설명변수로 제대로 임금을 예측하.. 2022. 2. 22. 이전 1 다음
