한빛미디어8 [혼공머신] 2주차_혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝_Chap03 Chapter 03. 회귀 알고리즘과 모델 규제 학습 목표지도 학습 알고리즘의 한 종류인 회귀 알고리즘에 대해 배웁니다.선형 회귀 알고리즘의 장단점을 이해합니다.Ch.03(03-1) 2번 문제 출력 그래프 인증하기 모델 파라미터란? 주어진 데이터를 기반으로 학습 과정을 통해 결정되는 값들을 의미합니다.모델이 입력 데이터를 받아 원하는 출력(예측값)을 생성하는 데 사용됩니다.모델 파라미터는 데이터를 학습하며 데이터를 설명할 수 있는 최적의 값을 찾는것을 목표로 합니다.학습된 모델 파라미터를 사용해 새로운 입력 데이터를 처리하고 예측 값을 반환하는 예측 수행을 합니다.자바의 객체 상태를 저장하는 필드처럼 모델이 학습한 내용을 저장하는 역할을 합니다. 2025. 1. 19. [혼공머신] 1주차_혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 2025년을 맞이해서 뭐든 한 책이라도 끝내보기로 결정했습니다.알파고가 나온지 얼마 안된 것 같은데 2016년도라니 세월 참 빠르군요..교재는 한빛미디어에서 출판된 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝을 참고하기로 하였습니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 특징, 활용 예시구분정의특징활용 예시인공지능(AI)인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결하는 시스템이나 기계를 만드는 컴퓨터 과학의 한 분야로 강인공지능과 약 인공지능으로 나눌 수 있음.인간의 지능을 모방, 문제 해결, 학습, 추론, 의사결정 포함.챗봇, 추천 시스템, 이미지 인식 등머신러닝(ML)데이터로부터 학습하여 특정 작업을 수행하거나 패턴을 예측하는 AI의 하위 분야로 규칙을 프로그래밍 하지 않아도 자동으로 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야.. 2025. 1. 12. 도서|서평|만들면서 배우는 생성 AI 도서|서평|만들면서 배우는 생성 AI 만들면서 배우는 생성 AI (Generative Deep Learning) AI나 빅데이터는 잘 모르지만 Chat GPT의 수집, 작동 원리등이 궁금했는데 좋은 기회가 되어 읽게된 책. 목차 [Part 1. 생성 딥 러닝 소개] Chapter 1. 생성 모델링 Chapter 2. 딥러닝 - 생성 모델링에 대한 설명과 핵심 확률 이론, 생성 딥러닝 예제 코드를 제공한다. 이후 설명하는 파트들의 핵심 개념을 설명하고 있는 부분이다. [Part 2. 6가지 생성 모델링 방식] Chapter 3. 변이형 오토 인코더 Chapter 4. 생성적 적대 신경망 Chapter 5. 자기회귀 모델 Chapter 6. 노멀라이징 폴로 모델 Chapter 7. 에너지 기반 모델 Chap.. 2023. 10. 29. 도서|서평|AWS 기반 데이터 과학 도서|서평|AWS기반 데이터 과학 AWS 기반 데이터 과학 엔드투엔드, AI/ML 파이프라인 구현하기 이번 도서 역시 AWS를 뚝딱거리면서 공부하던 중에 좋은 기회로 책을 제공받아 읽게 되었다. 아마존 클라우드 컴퓨팅 분야 베스트셀러? 무조건 읽는다. 머리에 10%라도 남길 바라며.. 믿고 읽는 오라일리 목차 Chapter 1. AWS 기반 데이터 과학 소개 - 항상 제일 열심히 읽는 부분. AWS 서비스들을 어떻게 접목시키면 좋을지에 대한 소개 부분으로 내가 썼던 서비스에 대해선 술술 읽힌 반면 이름만 들어본 서비스들도 있었다. Chapter 2. 데이터 과학의 모범 사례 - 개인화 추천 데이터, 지능형 고객지원센터, 의료 문서에서 의료 정보 추출 등 데이터 과학은 이제 모든 분야에서 쓰고 있는 것 같.. 2023. 8. 30. 이전 1 2 다음