728x90 반응형 AI Research47 [Pytorch-기초강의] 1. 딥러닝과 파이토치 ▶인공지능과 머신러닝 - 인공지능(Artificial Intelligence)이란? 인간의 사고를 인공적으로 모방한 모든 것을 가리킴 - 머신러닝(Machine Learning)이란? 주어진 데이터를 가지고 통계학적인 모델을 학습기켜 인공지능을 구현하는 방법 - 딥러닝(Deep Learning)이란? 머신러닝의 수많은 학습법 중 하나 이를 그림으로 표현하면,,, 이중, 머신러닝의 학습 종류는 다음과 같이 3종류로 나눌 수 있습니다. - 지도 학습(Supervised Learning)이란? ●사람이 모델을 가르치는 머신러닝 방식, ●"정답이 있는" 데이터셋을 이용하여 가르침=>입력과 그에 대한 정답 레이블을 반복적으로 보여주어 입력과 출력 사이의 연관성을 찾게 하는 것. - 비지도 학습(Unsupervis.. 2023. 3. 1. [인공지능 기초] EM Clustering 이번 포스팅에서는 EM Clustering에 대해 설명해보도록 하겠습니다. 간단히 얘기하자면 EM Clustering은 Expectation단계와 Maximization 단계를 이용하여 클러스터링합니다. 자세히 설명하기 전에 Soft Clusterting에 대해 먼저 설명하겠습니다. - Soft Clustering Soft Clustering은 여러 클러스터들이 서로 겹쳐질 수 있는 클러스터링을 말합니다. K-Means Clustering의 경우에는 K개의 클러스터를 가정한 뒤 각 클러스터의 평균을 기준으로 하여 클러스터링 하는 방식입니다. 이는 하나의 데이터는 하나의 클러스터에만 포함될 수 있는 구조입니다. 그러나 실세계의 데이터들은 꼭 하나의 클러스터에만 포함되지 않을 수도 있습니다. Soft C.. 2023. 2. 28. [인공지능 기초] Likelihood(가능도, 우도) 이번 포스팅에서는 Likelihood(가능도, 우도)와 최대 우도 추정(maximum likelihood)에 대해 설명하겠습니다. Likelihood에 대해 설명하기 전에 Likelihood와 헷갈리는 이름인 Probability(확률)에 대해 간단하게 설명하겠습니다! - Probability(확률) 확률이란 확률 분포가 주어졌을 때, 특정한 관측 값이나 관측 구간이 확률 분포 안에 얼마나 존재할 수 있을지를 나타내는 값입니다. 핵심은 확률 분포(probability distribution)는 고정하고 그 때의 관측 값 X에 대한 확률 값을 구하는 것입니다. 이를 수식으로 나타내면 아래와 같습니다. 아래 그림으로 설명해보겠습니다. 위 그림의 확률 분포는 쥐들의 몸무게 분포입니다. 종 모양을 이루고.. 2023. 2. 28. [인공지능 기초] 결측치(Missing Value) 처리 ▶ 결측치(Missing Value)란? 결측치는 데이터상에서 표기되지 않은 값을 말합니다. 주로 NA(Not Available)로 표기됩니다. ▶ 결측치의 종류 결측 데이터를 올바르게 처리하기 위해서는 누락된 이유를 이해하는 것이 중요합니다. 어떻게 발생된 결측치인지에 따라 다른 접근방법이 필요하기 때문입니다. 결측치는 크게 3종류로 분류할 수 있습니다. 결측치의 종류를 설명하기 위해 성별로 체중을 모델링하는 경우를 예시로 들어 설명하겠습니다. - 완전 무작위 결측(MCAR, Missing Completely At Random) 한 변수에서 발생한 결측치가 다른 변수들과 아무런 상관이 없는 경우에 해당하는 결측치입니다. 깜빡 잊고 입력이 안 된 데이터, 전산 오류로 인한 누락 데이터등이 여기.. 2023. 2. 28. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 다음 728x90 반응형
