머신러닝2 [개념] 머신러닝과 데이터마이닝 머신러닝과 데이터마이닝에 대해서 알아보겠습니다. 데이터마이닝 통계학적 관점 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하는 것을 목적 머신러닝 컴퓨터과학 관점 데이터를 이용한 학습을 통해 새로운 예측을 하는 것 데이터마이닝 데이터마이닝과 머신러닝은 유사합니다. 데이터마이닝은 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하는 것을 목표로 하고, 머신러닝은 데이터를 이용한 학습을 통해 새로운 예측을 하는것을 목표로 한다고 할 수 있습니다. 데이터마이닝을 활용하는 분야에 분류, 예측, 연관, 군집이 있고, 이를 처리하는 알고리즘이 머신러닝에 사용되는 연관분석(K-근접이웃 알고리즘), 회귀분석(로지스틱 회귀분석), 군집분석(K-평균군집)기술이 사용됩니다. 머신러닝은 데이터 학습과 분석을 위한 알고리즘을 생성하고 발전하는 학문이고, 데.. 2019. 9. 24. 기계학습, 딥러닝, 알파고, 텐서플로우 [알파고] - AlphaGo, Go는 일본어로 바둑을 뜻함 - 딥러닝(Deep Learning) 기술을 이용하여 바둑을 학습, 현재는 프로 5단의 실력을 가지고 있다고 함 - 구글에 인수된 인공지는 연구 업체 딥마인드가 개발 알파고 (바둑 인공지능)의 작동 원리 from Shane (Seungwhan) Moon [머신러닝(기계학습)] - 컴퓨터가 스스로 학습해 패턴을 찾고, 최적을 판단을 하는 알고리즘 - 알고리즘을 3가지 분류로 구분할 수 있음 -- 확률기반 -- 기하기반 -- 인공 신경망 --- 딥러닝 머신러닝의 한가지 임 새로운 개념은 아님 인공신경망 개념에 발달한 H/W 성능으로 최근 대두되기 시작 [텐서플로우]- 구글에서 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스- giHub 에 공개되어 있음- 파이썬 A.. 2016. 3. 10. 이전 1 다음