오늘한 일
- 세붕이 웹사이트 프로젝트를 진행하였다
- 알고리즘 문제를 풀었다
- 블로그 TIL을 작성하였다
- 1일 1커밋을 하였다
느낌 점
LG CNS AI 지니어스 아카데미 과제를 하면서 내가 인공과에 속해있지만 관심이 없어서 몰랐던 머신러닝에 대해 자세히 알 수 있는 시간이 되어서 좋았다 그래도 내가 명색에 인공과인데 모르는게 많았구나를 느꼈다
배운 점
머신러닝
머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(Artificial Intelligence)의 한 분야로 컴퓨터에게 일을 시키기 위한 알고리즘을 학습시키는 과정을 말한다
프로그램이 데이터를 통해 규칙을 스스로 학습할 수 있으면 어떨까? 라는 아서 사무엘에 기본 아이디어에서 머신 러닝 분야가 출발했다 머신 러닝은 학습하는 방식에 따라 크게 지도학습과 비지도학습으로 나뉘어지는데 지도학습은 데이터셋의 형태에 따라서 분류, 회귀 분석으로 나뉜다
여기서 분류는 문제와 답이 정확이 나오는 데이터로 학습시키는 것 회귀분석은 문제와 답 사이에 인과성을 지닌 연속적 수치 데이터로 학습것을 말한다
비지도학습은 라벨링이 되어 있지 않는 데이터를 사용하기에 유사한 속성값을 찾기 위해 유사도 함수가 중요하다
비지도 학습과 지도 학습에 차이
지도 학습과 비지도 학습의 차이는 컴퓨터에게 어떻게 학습시키는 가에서 차이점이 들어난다 지도 학습은 컴퓨터에게 라벨링 된 데이터 즉 정답을 알려준 데이터를 이용해서 학습을 시킨다 하지만 그에 반해 비지도 학습은 라벨링 되지 않은 데이터, 정답이 없는 데이터를 통해 데이터 간 패턴을 발견하여 그룹화 시키는 식으로 학습을 시킨다
내일 계획
세붕이 웹 사이트 프로젝트를 진행해야겠다