반응형 Study11 [머신러닝] K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘 쉽게 이해하기 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘 쉽게 이해하기안녕하세요! 오늘은 머신러닝의 기초 알고리즘 중 하나인 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. K-NN 알고리즘은 이해하기 쉬우면서도 강력한 성능을 자랑하기 때문에, 머신러닝을 처음 접하시는 분들에게 추천하는 알고리즘입니다.K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘이란?K-NN 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning)의 한 종류로, 새로운 데이터 포인트의 클래스(라벨)를 예측하기 위해 가장 가까운 K개의 이웃을 참조하는 방식입니다. 간단히 말해서, 새로운 데이터가 주어졌을 때 그 데이터와 가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 찾아 이들의 클래스를 투표하여 예측합니다.K-NN 알고리즘의 작동 원리데이터 준비: 먼저, 분류.. 2024. 6. 18. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 마켓과 머신러닝 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝: 마켓과 머신러닝안녕하세요, 오늘은 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝]의 3강 '마켓과 머신러닝' 강의를 요약해보겠습니다. 이 강의는 머신러닝의 기본 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예제를 통해 설명합니다. 특히 가상의 모바일 쇼핑몰인 '한빛 마켓'의 생선 분류 문제를 중심으로 머신러닝 프로그램을 만드는 과정을 살펴봅니다.1. 인트로이번 강의에서는 교재의 1장 3절 내용을 다루며, 이전에 사전 동영상으로 학습한 1장 1절과 2절을 기반으로 본격적인 머신러닝의 개념을 설명합니다.2. 머신러닝 프로그램이란?머신러닝 프로그램은 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 과정을 의미합니다. 이론보다는 실습을 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 접근합니다. 가상의 모바일 쇼핑몰 '한빛 마.. 2024. 6. 18. [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이란 무엇인가? [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이란 무엇인가? 머신러닝과 딥러닝을 독학으로 배우고 싶은 사람들을 위한 강의 시리즈.첫번째 강의로 "인공지능과 머신러닝 개론" 부분이다. 이해를 돕기 위한 기본적인 이론 내용. 인공지능(AI)의 역사를 살펴보면서 발전 과정에서 주요 이정표와 과제를 설명한다. 초기 AI 시대에는 맥컬러흐-피츠 뉴런과 튜링 테스트와 같은 개념의 등장으로 1차 유행시기가 있었음1970년대에는 컴퓨터 처리능력의 한계로 인해 최초의 AI 겨울이 찾아옴인공 신경망의 기초적인 알고리즘인 퍼셉트론은 1957년도에 도입1959년 데이비드 휴벨과 토르스텐 비젤의 중요한 실험은 고양이의 시각 피질이 어떻게 작동하는지에 대한 관심을 갖는데 도움이 됨이어서 딥러닝에 대한 개념.. 2024. 6. 4. 이전 1 2 3 다음 반응형
