반응형 AI/혼공머신10 [혼공머신] 07-1 | 인공신경망 https://youtu.be/ZiP9erf5Fo0?si=GdjYvbKcXo7UxqIB 키워드인공 신경망인공 신경망은 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 만든 머신러닝 알고리즘입니다. 이름이 신경망이지만 실제 우리 뇌를 리모델링한 것은 아닙니다. 신경망은 기존의 머신러닝 알고리즘으로 다루기 어려웠던 이미지, 음성, 텍스트 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하면서 크게 주목받고 있습니다. 인공 신경망 알고리즘을 종종 딥러닝이라고도 부릅니다.텐서플로텐서플로는 구글이 만든 딥러닝 라이브러리로 매우 인기가 높습니다. CPU와 GPU를 사용해 인공 신경망 모델을 효율적으로 훈련하며, 모델 구축과 서비스에 필요한 다양한 도구를 제공합니다. 텐서플로 2.0부터는 신경망 모델을 빠르게 구성할 수 있는 케라스를 핵심 API로 .. 2024. 11. 15. [혼공머신] 06-3 | 주성분 분석 https://youtu.be/ePqKgBnpcw4?si=C1oNBXH9fjyQ-ogJ 키워드차원 축소차원 축소는 원본 데이터의 특성을 적은 수의 새로운 특성으로 변환하는 비지도 학습의 한 종류이다. 차원 축소는 저장 공간을 줄이고 시각화하기 쉽다. 또한 다른 알고리즘의 성능을 높일 수도 있다.주성분 분석주성분 분석은 차원 축소 알고리즘의 하나로 데이터에서 가장 분산이 큰 방향을 찾는 방법이다. 이런 방향을 주성분이라고 부른다. 원본 데이터를 주성분에 투영하여 새로운 특성을 만들 수 있다. 일반적으로 주성분은 원본 데이터에 있는 특성 개수보다 작다.설명된 분산설명된 분산은 주성분 분석에서 주성분이 얼마나 원본 데이터의 분산을 잘 나타내는지 기록한 것이다. 사이킷런의 PCA클래스는 주성분 개수나 .. 2024. 11. 12. [혼공머신] 06-2 | k-평균 이번 단원에서는 k-평균 알고리즘의 작동 방식을 이해하고, 과일 사진을 자동으로 모으는 비지도 학습 모델을 만들어본다.https://youtu.be/SBdy0nSctRM?si=LJ1qOffRbHGHUKmf 키워드k-평균k-평균 알고리즘은 처음에 랜덤하게 클러스터 중심을 정하고 클러스터를 생성합니다. 그다음 클러스터의 중심을 이동하고 다시 클러스터를 생성하는 것을 반복하여 최적의 클러스터를 만드는 알고리즘입니다.클러스터 중심k-평균 알고리즘이 만든 클러스터에 속한 샘플의 특성 평균값입니다. 센트로이드centriod라고도 불립니다. 가장 가까운 클러스터 중심을 샘플의 또 다른 특성으로 사용하거나, 새로운 샘플에 대한 예측으로 활용할 수 있습니다.엘보우 방법최적의 클러스터 개수를 정하는 방법 중 하나.. 2024. 11. 9. [혼공머신] 06-1 | 군집 알고리즘 드디어 6단원에 들어왔다. 강의에서 원한다면 6단원은 건너뛰고 나중에 다시 와서 봐도 좋다고 하는데, 나는 그냥 교재 순차대로 보려고 한다.https://youtu.be/u-G_sV7P_aA?si=5tbNy-iJVXUGodkx 키워드비지도 학습비지도 학습은 머신러닝의 한 종류로 훈련 데이터에 타깃이 없습니다. 타깃이 없기 때문에 외부의 도움 없이 스스로 유용한 무언가를 학습해야 합니다. 대표적인 비지도 학습은 군집, 차원 축소 등입니다.히스토그램히스토그램은 구간별로 값이 발생한 빈도를 그래프로 표시한 것입니다. 보통 x축이 값의 구간(계급)이고 y축은 발생 빈도(도수)입니다.군집군집은 비슷한 샘플끼리 하나의 그룹으로 모으는 대표적인 비지도 학습 작업입니다. 군집 알고리즘으로 모은 샘플 그룹을 .. 2024. 11. 6. [혼공머신] 05-3 | 트리의 앙상블 이번 단원은 머신 러닝에서 특별히 중요한 단원이라고 합니다.https://youtu.be/Moz8i-tKurk?si=WJBaFYBdQppL5RKl *키워드 앙상블 학습더 좋은 예측 결과를 만들기 위해 여러 개의 모델을 훈련하는 머신러닝 알고리즘을 말한다.랜덤 포레스트대표적인 결정 트리 기반의 앙상블 학습 방법이다. 부트스트랩 샘플을 사용하고 랜덤하게 일부 특성을 선택하여 트리를 만드는 것이 특징이다.엑스트라 트리랜덤 포레스트와 비슷하게 결정 트리를 사용하여 앙상블 모델을 만들지만 부트스트랩 샘플을 사용하지 않는다. 대신 랜덤하게 노드를 분할해 과대적합을 감소시킨다.그레이디언트 부스팅랜덤 포레스트나 엑스트라 트리와 달리, 결정 트리를 연속적으로 추가하여 손실 함수를 최소화하는 앙상블 방법이다. 이런 .. 2024. 11. 4. 이전 1 2 다음 반응형
