분류 전체보기58 [AI 데이터 분석] 머신러닝 시작하기 00. 인공지능/머신러닝 개론 빅 데이터의 등장 4차 산업 흐름에 따라 수 많은 정보가 디지털 데이터로 저장되고 있다. 빅 데이터란 기존의 데이터 베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 방대한 양의 데이터로부터 가치를 추출하고, 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 현 시점으론 Sensor Network, Digital transformation, Hardware Evoution와 같은 요소로 인해 더 성장하고 있다. 빅 데이터를 통하여 IoT, 클라우드, 머신러닝 기술이 상호 협력하고 있다. 머신러닝은 빅 데이터를 분석할 수 있는 강력한 툴이다. 기존 통계학 및 시각화 방법의 한계를 해결하고 있다. 기존의 데이터를 바탕으로 미래의 데이터를 예측할 수 있고, 사람이 파악하지 못하는 패턴을 파악해주기도 하고, 개개인의 정보를 활용해 추천 시스.. 2022. 10. 6. [생명과학을 위한 딥러닝] 2장. 딥러닝 소개 머신러닝으로 문제를 해결할 때는 수식으로 표현하는 것이 가장 중요하다. $y = f(x)$ 위의 수식에서 $x$와 $y$는 수학적 표현인 벡터(vector)를 의미한다. 함수 $f(x)$는 입력 벡터를 받아 출력 벡터를 만든다. 아래의 목록은 다양한 문제를 어떻게 수학적 함수로 표현할 수 있는지 보여주는 예시이다. 사진의 모든 픽셀 정보가 벡터 $x$에 들어있고 함수 $f(x)$는 고양이 사진인 경우 1을 출력하고, 그렇지 않으면 0을 출력한다. → 이진 분류? 위의 예시와 동일하지만 함수 $f(x)$의 출력값이 숫자로 구성된 벡터다. 예를 들어 벡터의 첫 번째 요소는 이미지에 고양이가 포함돼 있는지를, 두 번째 요소는 개가 포함돼 있는지를, 세 번째 요소는 비행기가 포함돼 있는지를 나타낸다. $x$는 .. 2022. 10. 3. 이전 1 ··· 5 6 7 8 다음
