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머신러닝(Machine Learning, 기계학습)과 딥러닝(Deep Learning, 심층학습)의 차이는 뭘까?

AI(Artificial Intelligence, 인공지능)에 대한 관심이 높아지면서 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)과 딥러닝(Deep Learning, 심층학습) 차이가 무엇인지 궁금해졌다. 1. 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝에 대해 위키피디아의 정의를 보면 다음과 같다. Machine learning is the subfield of computer science that, according to Arthur Samuel in 1959, gives "computers the ability to learn without being explicitly programmed." 번역) 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년에 언급한 '명시적으로 프로그래밍 된 것 없이 배울 수 있는 능력을 컴퓨터가 갖게 하는 컴퓨터 과학의 하위 분야이다. 참고로 아서 사무엘은 머신러닝을 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의하였다. 2. 딥러닝(Deep Learning) 딥러닝에 대해 위키피디아의 정의를 보면 다음과 같다. Deep learning (also known as deep structured learning or hierarchical learning) is the application of artificial neural networks (ANNs) to learning tasks that contain more than one hidden layer. 번역) 심층학습(심층구조학습 또는 계층적 학습이라고도 알려져 있음)은 하나 이상의 숨겨진 계층을 포함하는 학습 작업들에 인공 신경망(ANN)을 적용하는 것이다. 달리 표현해보면 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 머신러닝의 한 분야라고 할 수 있다. 주요 연구 ...

AI(ML, 머신러닝) 개념 잡기

AI 개념을 이해하는 것은 쉽지가 않다. 많은 수학 용어와 더불어 알고리즘들, 이해한다고 해도 수 많은 학습 데이터 확보가 쉽지가 않다. 같이 스터디하고 있는 인공지능을 전공한 임도형님이 초보자들, 특히 수학을 모르는 분들을 위해 아주 쉽게 AI를 소개한 자료를 소개한다. 이 자료를 읽으면 어떻게 기계가 학습을 할 수 있는지를 알 수 있다. 수학 공식이 한 두개 나오지만 이해하는데 절대 어려움이 없다. AI 그까이거 - 임도형 그리고 Python과 TensorFlow을 이용한 머신러닝 예제들은 다음을 참고한다. 상세한 내용은 'AI 그까이거' 내용을 참고한다. TensorFlow을 이용한 필기체 숫자 인식 TensorFlow을 이용한 아이리스 꽃잎 인식 그리고 다양한 데이터를 이용한 머신러닝에 도전하고 싶다면 kaggle.com 에서 주제를 선택해 도전하면 된다. 이 사이트에서는 다양한 데이터들을 제공하고 있기 때문에, 데이터 수집 없이 머신러닝에 집중할 수 있다. https://www.kaggle.com/competitions

쉽게 배우는 머신러닝 - Machine Learning Recipes with Josh Gordon

머신러닝! 쉽지가 않죠? 한국어 번역이 지원되는 비디오를 통해 머신러닝의 기본을 알아 봅시다 Josh Gordon의 YouTube 머신러닝 비디오