ML의 정의어떤 컴퓨터 프로그램이 경험 E로부터 어떤 과제 T에 대해 성능 P가 향상되도록, 즉 학습하는 것 Learning AlgorithmTask T보통 사람이 고정된 규칙으로 풀기 어려운 문제를 주로 던진다.지도(분류, 회귀), 비지도(클러스터링), 강화학습으로 분류할 수 있다.지도학습은 훈련 데이터에 정답 label이 있어서 입력으로 분류/수치를 예측 가능한 것이다.비지도학습은 훈련 데이터에 정답 label이 없이 입력으로 유사한 그룹을 찾는 것이다.강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 행동을 하고 보상을 받으며 더 나은 전략을 학습하는 것이다. Performance P이는 성능을 평가하는 방법인데, 정량적으로 모델의 성능을 측정한다. 분류 T에서는 Accuracy, Recall, Precis..
AI/딥러닝
딥러닝이란,input과 param들로 식을 세워 도출된 output이 GT에 가까워지도록 param을 조정하는 것!딥러닝에 필요한 것들은,loss : GT와 y_hat간 차이lr : param을 얼마나 바꿀지gradient : loss 대비 param의 방향(비율)model : DNN 모델optimizer : param 바꾸는 애dataset .. 이렇게 필요하다. chain rule은 아래와 같다.단순 선형 회귀를 예시로 들면, y=ax+b에 y, x를 대입했을 때 loss가 최소가 되도록 하는 a, b를 찾는 것이다.그리고 이때는 함수가 얼마나 괜찮은지를 판별하는 평가 metric으로 주로 MSE를 사용한다. 또 이렇게 작아질수록 좋은 metric은 loss로도 함께 쓰일 수 있다.이런 단순 회귀식은..
ML이란?컴퓨터가 특정 패턴을 배우고 분석하는 것Feature(독립적으로 측정가능한 것, ML model의 입력으로 쓰인다.) Space에 '선'을 긋는 것Feature와 Label에 의해 정의된 train data로부터 decision boudary를 찾는 것 초기에는 하드코딩, 형식적이었지만.현대는 컴퓨터가 경험을 배우고, 데이터에서 패턴을 추출해 지식을 얻을 줄 알게 되었다.여러 종류가 있고, 예를 들어 그 중 이미지 데이터 쪽을 봐보겠다.Object Detection은 네모 박스로 object가 있는 부분을 detect하는 것,Instance Segmentation은 객체의 형태를 따라 선을 따고, 그 덩어리가 어떤 객체인지 파악하는 것이다. DL은,여러 Layer를 쌓는 것이고, Layer를 쌓..
