머신러닝4 머신러닝야학. 머신러닝1 4, 5일차: 머신러닝의 분류 본격적인 머신러닝 공부입니다! 4,5일차를 묶은 이유는 머신러닝 분류라는 공통 주제를 갖고 있기에 함께 정리 하였습니다. 책으로 배울땐 너무 어렵게 여겨졌었는데 정말 이해하기 쉽게 가르쳐주네요.(역시 생활코딩) 강화학습에서 게임을 예시로 두는데 이해가 쏙쏙 되었습니다. 머신러닝 야학에 관심이 있으신 분들은 아래 머신러닝 야학 사이트에서 자세한 학습방법을 알 수 있습니다. ml.yah.ac 머신러닝야학. 머신러닝1 4일차 학습 기록 머신러닝의 분류 기계학습 지도학습:기계를 가르친다,컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식 분류 회귀 비지도학습:지도학습에 포함되지 않는 방법, 데이터의 성격을 파악하거나 데이터를 잘 정리정돈 하는 것에 사용 군집화 변환 연관 강화학습: 학습을 통해서 능력을 향상시킨다는 점에서 .. 2021. 1. 8. 머신러닝야학. 머신러닝1 3일차: 데이터와 변수 3일차 학습 기록입니다. 항상 아침 일찍 일어나 강의를 들었는데, 오늘은 저녁에 들었네요. 강사님이 계속 심리적으로 힘들면 중단하는 것을 강조하는데.. 과연 저는 어떤 느낌을 받게 되련지 앞으로의 강의가 궁금해 집니다. 머신러닝 야학에 관심이 있으신 분들은 아래 머신러닝 야학 사이트에서 자세한 학습방법을 알 수 있습니다. ml.yah.ac 머신러닝야학. 머신러닝1 3일차 학습 기록 직업의 시작 데이터 산업 -데이터 과학: 데이터를 만들고 만들어진 데이터를 이용하는 일 / 데이터 자체를 다룬다. -데이터 공학: 데이터를 다루는 도구를 만들고 관리하는 일 / 데이터 다루는 것을 도와준다. 표 데이터 산업에서의 행과 열 표현 행(row) 개체(instance) 관측치(observed value) 기록(reco.. 2021. 1. 6. 머신러닝야학. 머신러닝1 2일차: 교양의 끝 어제 1일 차에 이어 2일 차 학습 완료를 기록합니다. 이번 강의에서 교양으로 들을 사람은 여기까지만 듣는 것을 권장한다고 하네요. 저는 좀 더 배우고 싶은 마음이 있어 텐서플로까지 쭉 이어가려고 합니다. 1일 차, 2일 차를 통해 그동안 알고 있었던 지식을 한번 더 정리한 기분이 듭니다. 3일 차부터 진짜 재미가 시작된다니 기대가 됩니다. 머신러닝 야학에 관심이 있으신 분들은 아래 머신러닝 야학 사이트에서 자세한 학습방법을 알 수 있습니다. ml.yah.ac 머신러닝야학. 머신러닝1 2일차 학습 기록 머신러닝머신 머신러닝1 제작팀에서 만든 머신러닝머신 : eachable Machine에서 생성한 모델을 이용해서 애플리케이션을 만들어주는 서비스 http://ml-app.yah.ac/ 머신러닝머신 ml-a.. 2021. 1. 5. 머신러닝야학. 머신러닝1 1일차: 머신러닝과 모델 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 .. 2021. 1. 4. 이전 1 다음
