반응형 programming/AI32 머신러닝의 5단계 과정과 딥러닝 머신러닝과 딥러닝을 위해 데이터가 많으면 많을 수록 좋긴 하지만 좀 더 효율적인 기계학습을 위한 5단계의 과정을 거치게 된다. 날 것의 데이터를 머신러닝에 잘 적용될 수 있도록 가공하는 과정인데, 이 과정 또한 어떻게 보면 사람이 문제를 해결하기 위해 학습하는 과정과 흡사하기도 하다. 머신러닝 5단계 과정 나 자신에게 필요한 것이 존재하고 하고 싶은 것이 있고 배우고 싶은 것이 있다면 우리는 사람은 그것을 위해 찾아나간다. 자료를 찾으며 불필요한 자료들은 제거하고 필요한 자료들만 추린다. 필요한 자료들을 추리면서 노트나 엑셀 등 문서도구에 라벨링을 하면서 정리를 한다. 그리고 공부를 지속하며 학습해 나간다. 이후 내가 하고자 하는 것들을 위해 학습한 것을 사용한다. 머신러닝도 마찬가지 같다는 생각이 든다.. 2021. 7. 30. 머신러닝 딥러닝 공부하는 방법 머신러닝 공부하는 방법은 많지만 정작 어떤 것부터 시작해야 할지 감이 오지 않는다. 본인의 경우 생각한 바가 있어 파이썬을 같이 공부하고 있지만 해외사례를 보면 프로그램 언어는 딱히 중요하지 않다. 그럼에도 파이썬을 공부하는 이유는 따로 있기도 하다. 머신러닝을 공부하는 방법은 많지만 찾다보면 굳이 프로그래밍을 몰라도 머신러닝을 할 수 있는 방법들이 많이 있다. 검색해 보자. 머신러닝이나 딥러닝이나 기계를 학습시켜 결과를 도출하는 방법이란 점에서 비슷하다. 위의 단어로 검색을 해봐도 구체적인 방법론 보다는 교양과목에 가까운 개요를 설명하는 것들이 대부분이다. 약간은 전문성을 갖춘 내용을 보고 싶지만 그런 내용들이 부족한 것은 사실일 수 있다. 그럼 방법은 하나 밖에 없다. 교육을 전문으로 하는 홈페이지 .. 2021. 7. 29. 머신러닝이란 기계 스스로 학습하고 결과를 만들어 내는 것 머신러닝을 해석하면 기계학습이라 한다. 기계학습은 기계 스스로 배우는 것을 말한다. 다시말해, 사람이 원하는 결과를 위해 기계가 스스로 데이터를 찾아 학습하고 결과를 만들어내는 것을 머신러닝이라 한다. 딥러닝과도 비교되는데 머신러닝과 딥러닝의 차이가 있다면 머신러닝이 좀 더 큰 개념이다. 머신러닝 기계학습 과정 머신러닝을 공부하다보면 사람과 비슷한 느낌을 받는다. 문제가 생기면 책이나 영상을 찾아 학습을 하고 결과를 만들어 스스로 검증한다. 머신러닝은 기계학습이라 하고, 기계학습은 스스로 데이터를 찾아 학습하고 결과를 만들어 낸다고 언급했다. 사람이 문제가 생겨 해결하는 과정도 비슷하다. (사람) 문제가 생겼다. (기계) 어떤 결과가 필요하다. (사람) 책, 영상 등을 통해 학습을 한다. (기계) 데이터.. 2021. 7. 28. 머신러닝 딥러닝 차이 기계학습을 시켜보자 파이썬을 공부하면서 머신러닝 딥러닝에 대한 글과 영상을 자주 접하게 된다. 이게 목적은 아니었는데 말이다. 머신러닝이나 딥러닝이나 기계를 학습시켜 내가 원하는 값을 도출하는 것을 말한다. 이 과정을 기계가 스스로 처리하는 것으로 인공지능 분야이며 현재 인기몰이 중이기도 하다. 머신러닝 딥러닝 머신러닝은 영어로 machine learning 라고 하고 딥러닝은 영어로 deeping 라고 한다. 이 둘은 기계를 학습시켜 예상되는 값을 도출하는 인공지능의 분야이기도 하다. 뭐 둘 다 별 차이는 없지만 굳이 차이점을 보면 머신러닝은 기계학습을 말하고 딥러닝은 기계를 학습시키기 위한 것이다. 즉, 머신러닝이 딥러닝보다 포괄적인 의미 인공지능 기계학습 말은 멋있지만 이것을 구현하기 위한 가장 기초적인 것은 코딩이다.. 2021. 7. 26. 이전 1 ··· 5 6 7 8 다음 반응형
