Supprot Vector Machine을 왜 공부해야 할까?
인공 지능에 대해 막연한 기대감과앞으로 대부분의 사업에서 인공지능이 활용될 거라는 기대감 때문에 관심이 갖게 되었다.
그리하여 접하게 된 <인공지능과 기계실습> 과정은 수학이라는 커다란 장벽(?)을 느끼게 했다.강의를 접하면서 아! 수학적인 지식이 너무 부족한데, 수학부터 공부해야 하는게 아닐까라고 좌절하고 있었는데,머신러닝 관련하여 자료를 찾아 보다가 좋은 이야기를 들었다.
머신러닝, 기계학습? 기계를 학습시킨다? 기계가 학습한다?⟪모두를 위한 머신러닝 강의⟫ 동영상을 통해 이런 알고리즘이 있고 Tensorflow에서 관련 메서드를 어떻게 호출하는지 등에 대해 배웠다. 새로운 내용을 배우느라 마냥 신기하고 재밌어서 따라가기에 급급했다. 언젠가부터 내가 머신러닝을 제대로 배우고 있는건가라는 생각이 들었다. 마치 내부는 어떻게 동작하는지 모르는채 라이브러리나 프레임워크만…
주어진 데이터의 집합에 대해 입력값을 바탕으로 하는 Classification. MNIST 처럼 이미지에서 숫자를 도출하는 것도 좋은 예
원문은 아래에 지속적으로 업데이트
대학교 때 인공지능 수업을 들은 적은 있지만, 뭐 그 때 수준은 거의 사람들이 이런 것도 있으면 좋겠다고 카더라 수준이라서 기억도 안난다는…
오늘 공부한 내용을 보니 꽤 재밌네요. 조금 더 알아 보니 통계학은 두 가지 학파로 나누어진다고 합니다.
Today I Summarized라는 프로젝트를 깃헙에 만들었다.
1주차 — 확률론 및 나이브 베이즈 (Probability and Naive Bayes) > 확률론 (Probability)