들어가기 앞서
이것 저것 검색하다 머신러닝야학을 알게되어 2기를 신청하였습니다. 1월 4일부터 15일, 주말제외 10일간 진행되는 무료 온라인 강의로, 진도표에 맞춰 자유롭게 수강할 수 있다는 점이 매력이었죠. 무엇보다 Python 시작을 이끌어준 생활코딩에서 진행한다는 점에서 이건 꼭 해야한다 생각이 들었습니다. 데이터 플랫폼을 기획하기에 신청한 점도 있지만, 이전부터 컨퍼런스도 가고 책도 구매해 볼 정도로 머신러닝, 인공지능에 관심이 많았기에 이번기회에 좀 더 알아가고자 합니다.
저는 이론교육 머신러닝1 학습을 완료하면 텐서플로우(Python)과정으로 진행할 예정입니다. 매일 학습이 완료되면 블로그에 그날 공부한 내용을 요약해서 정리할 생각입니다. (따라서, 제 블로그 내용은 정보전달 보단 학습완료 기록으로 참고해주세요.)
머신러닝 야학에 관심이 있으신 분들은 아래 머신러닝 야학 사이트에서 자세한 학습방법을 알 수 있습니다.
머신러닝야학. 머신러닝1 1일차 학습기록
오리엔테이션
머신러닝이란 기계를 학습시켜 인간의 판단을 위임하기 위해 고안된 기술
수업에 앞서 상상력 필요
나는 관객이 아닌 주인공, 게다가 절망하고 있는 엔지니어
→ 문제가 클수록 공부가 작을수록 좋음, 크고 심각한 나의 문제다!
머신러닝이란?
결정 = 비교 + 선택
인류는 결정을 기계에 맡기고 싶어함, 기계가 스스로 결정하도록 할 수 없을까 해서 만들어진 기술이 기계학습, 영어로 머신러닝
머신러닝은 우리의 판단능력을 확정해 인간이 더욱 빠르고 정확하게 결정할 수 있도록 도와줌
꿈
해결하고자 하는 문제가 없다면 지식은 목적 없는 수단
→ 생활코딩에서 내준 문제 : 습관을 고치는 데에 머신러닝을 이용해보면 어떨까?
- 습관은 의지를 이깁니다.
- 의지는 환경을 이깁니다.
- 환경은 습관을 이깁니다.
환경을 만드는 데에 머신러닝을 이용하자
궁리하는 습관
일 = 꿈 + 능력
→ 이 수업에서 생활코딩에서 꿈이 능력에 주눅들지 않도록 하기 위해 3가지를 감추는 전략을 세움 : 원리. 수학. 코딩
"머신러닝이라는 도구를 이용할 궁리를 시작하자"
Teachable Machine
https://teachablemachine.withgoogle.com/
이미지, 소리, 자세 데이터를 컴퓨터에 학습시킬 수 있는 서비스
해당 서비스를 활용해 습관 여부를 구분할 수 있는 '판단력'을 기계로 구현
이 '판단력'을 파일로 만들어서 다운로드 가능 (Export Model)
판단력 = 머신러닝의 핵심 → 모델 (Model)
모델 Model
과학자들의 모델
과학자들은 현상을 관찰, 그 현상을 설명할 수 있는 이유를 추측 → 가설
가설 검증을 위해 여러 실험을 진행 → 가설에 모순이 없다면 이론으로 인정
이론 = 판단력
머신러닝이란 판단력을 기계에게 부여하는 기술
판단력 = 모델
모델을 만드는 '과정' = 학습(Learning)
-학습이 잘되야 좋은 모델을 만들 수 있다.
-모델이 좋아야 더 좋은 추측을 할 수 있다.
-추측이 정확해야 좋은 결정을 할 수 있다.
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