ML6 머신러닝의 정의 와 개념 및 원리 성능 향상 11.8 머신러닝 강의 머신러닝의 정의? 기계가 데이터의 상관관계를 학습한다. (X,Y의 상관관계의 폼) -> hypothesis 를 학습 시키는 것 -> Weight를 학습시키는것 -> Cost가 가장낮을 때의 Weights를 찾는것 컴퓨터는 사람이 할 수 있는 직관력이 없기 때문에, 여러가지의 경우의 수 의 답이 나올 수 있다. -> 그래서 우리가 그 답을 찾아주어야 한다. [기계가 하는 것은 (Weight) 찾기!] ❗️오차를 종합하는 것은 Cost ↓낮으면 좋고, ↑높으면 좋지 않은데 머신러닝은 낮은 코스트를 찾기 위함이다. min A. A: cost B: Weight B 0️⃣단계 hypo 폼 결정 y = W(1)x + W(2) 1️⃣단계 Weight 초기값 설정 y = ax + 3 2️⃣단계 .. 2022. 11. 9. 데이터분석한다? 데이터는 크게 정형데이터와 비정형 데이터, 반정형 데이터가 있다. 이번 과정에서는 정형 데이터를 다룬다. 1. 정형데이터 : 형식과 구조가 정형화되어 있는 데이터, 연산이 가능한 데이터, 우리가 흔히 다루는 테이블 데이터를 생각하면 된다. 2. 비정형데이터 : 형식과 구조가 정형화되어 있지 않은 데이터 ex) 이미지(사진, 영상), 자연어(텍스트, 음성) 등이 있다. 3. 반정형 데이터 : 앞서 정의한 정형데이터의 형식을 준수하지 않는 형식으로 이루어진 데이터 ex) XML, HTML 첫번째 테이블 핸들링의 시작은 ooo이다 (뽑기) - 전체 테이블에서 내가 필요한 일부만 뽑아내는 것이 핵심이다. 열뽑기 , 행뽑기(loc) 통상적으로 내가 원하는 데이터 부분행, 부분열이 되어 데이터 뽑기를 한다. ->선.. 2022. 11. 7. 이전 1 2 다음