[머신러닝 야학] DAY 1. 머신러닝과 딥러닝

머신러닝이란? 기계를 학습시켜서 인간의 판단 능력을 기계에게 위임하는 기술

 

기계학습(Machine learning) 

1. 지도학습 (분류, 회귀)

  - 회귀란 숫자로 된 결과를 예측하는 것, 분류란 범주(카테고리)형태의 결과를 예측하는 것

2. 비지도학습 (군집화, 변환, 연관)

3. 강화학습

 

이 중에서 tensorflow를 통해서 해결할 부분은 바로 지도학습이다!  

분류와 회귀 문제를 풀기위해 사용하는 방법을 Machine learning algorithm이라고 하는데, 여기에는 Decision Tree, Random Forest, KNN, SVM, Neural Network 등이 있다. 

 

Neural Network(인공신경망, Deep Learning)

 : 사람의 두뇌가 동작하는 방법을 모방해서 기계가 학습을 할 수 있도록 고안된 알고리즘

 

그니까 인공지능 안에 머신러닝 안에 인공신경망!! 인공지능>머신러닝>인공신경망(딥러닝)

라이브러리(텐서플로우, 파이토치, 카페, 테아노... ) 를 이용해 딥러닝 문제 해결! 

 

 

*지도학습의 빅픽쳐!!

1. 과거의 데이터를 준비한다! (독립변수와 종속변수)

2. 모델의 구조를 만든다!

3. 데이터로 모델을 학습(FIT)한다!

4. 모델을 이용한다!