인공 지능 --> 학습, 문제 해결, 패턴 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야입니다. 보통 "AI"로 줄여서 부르는 인공 지능은 로봇 공학이나 미래의 모습을 내포하고 있을 수도 있지만, AI는 공상 과학 소설에 나오는 작은 로봇을 넘어 첨단 컴퓨터 공학의 현실이 되고 있습니다. 기계 학습과 딥 러닝은 모두 인공 지능 분야에서 파생된 컴퓨터 과학 분야입니다. 이러한 기법은 크게 "감독된" 학습 기법과 "감독되지 않은" 학습 기법으로 나뉘며, "감독된"은 원하는 출력값이 포함된 교육 데이터를 사용하고 "감독되지 않은"은 원하는 출력값을 제외한 교육 데이터를 사용합니다. AI는 더 많은 데이터를 통해 "점점 더 똑똑"해지고 더 빠르게 학습하고 있으며, ..

먼저 , 위와 같은 도표가 있다고 하자 . 보면 , 화장실 , 평수 , 위치 , 가격 순서대로 있다는것을 알 수 있다. 그리고 무엇이 생각나는가..? 지도학습은 , 기존의 데이터를 가지고 데이터를 예측해 보는 것인데 화장실 , 평수 , 위치를 기반으로 지도학습을 하여서 회귀를 통한 가격을 예측해 볼 수 있을까? 라는 의문점을 남긴다. 먼저 간단하게 개념정리를 해본다. 매개변수 à y =ax+b à a,b를 찾는 것 è 매개변수를 찾는 것 : 모델링 하이퍼 파라미터 à 일반화 = 최적화 , 사용자가 값을 조정하는 것 è 가중치 : 어떠한 것에 영향을 어느정도 미치는 가에 따라서 è 가중치를 줄 때 , 하이퍼 파라미터를 사용하며 , 위의 도표를 통해서 , 가격을 예측한다고 했을 때 화장실, 평수, 위치에 따..