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지도 / 비지도 학습과 강화학습인공지능 2020. 4. 23. 15:47
1. 지도학습 지도학습은 문제에 대한 정답의 예시를 반복적으로 제공하여 비슷한 유형의 인자값이 다른 문제가 주어졌을 때 정답을 추측할 수 있도록 하는 학습방법이다. 예를 들어 1+1=2, 1+2=3, 2+2=4 라고 학습시킨 뒤 1+3=? 의 값을 구하도록 하거나 사과 의 사진을 다수 학습시킨 뒤 여러 과일 사진 중에 사과의 사진을 찾게하는 것과 같은 방법이다. 이때 명시적인 정답을 Label이라 한다. 지도학습은 다수의 사례가 있고 명확한 결과값이 존재하는 데이터를 학습시킬 때 주로 사용된다. 2. 비지도 학습 비지도학습은 명확한 정답이 제시되지 않는 문제로 데이터의 숨겨진 특징이나 구조를 학습시킬 때 사용된다. 예를 들어 20대 남성의 영화 선호도를 추정하고자 할 때 20대 남성 이 선호하는 영화의 ..
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회귀분석인공지능 2020. 4. 23. 15:38
회귀분석이란 회귀(regression)는 데이터의 상관관계를 분석하여 새로운 데이터를 적용하였을 때 최소 제곱법 등의 방법을 적용하여 기존 데이터가 군집되는 경향과 예측범위 내에 있음을 확인하는 분석방법이라고 할 수 있다. 회귀분석은 측정된 변수들의 데이터로부터 관계를 함수식으로 설명하며 독립변수의 값에 의해 종속변수의 값을 예측한다. 단순회귀분석(simple regression analysis) - 하나의 종속변수와 하나의 독립변수 사이의 관계를 분석할 경우 다중회귀분석(multiple regression analysis) - 하나의 종속변수와 여러 독립변수 사이의 관계를 분석할 경우 회귀분석의 전제조건 1. 오차항은 모든 독립변수 값에 대하여 동일한 분산을 갖는다. 2. 오차항의 평균은 0이다. 3...
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통계와 확률인공지능 2020. 4. 23. 15:19
상관분석 상관분석은 종속변수와 독립변수 간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는지, 즉 얼마만큼 밀 접하게 관련되어 있는지 분석하는 것이다. 상관분석에서는 변수간 상관성 여부만 확인할 뿐, 인과관계에 대해서는 분석하지 않는다. 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 상관계수를 구하는 것을 핵심으로 한다. 상관계수는 –1부터 1사이의 값으로 나타내며 값이 작을수록 상관관계가 약하다는 뜻이 아니라 0에 가까울수록 상관관계가 약한 것으로 보며 1에 가까울수록 양의 상관관계, -1 에 가까울수록 음의 상관관계가 강하다고 표현한다. 회귀분석
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머신 러닝 정의인공지능 2020. 4. 23. 15:11
머신러닝이란 머신러닝이라는 용어는 IBM의 인공지능 분야 연구원이었던 아서 사무엘이 1959년에 자신의 논문에서 처음으로 사용했다. 아서 사무엘은 머신러닝을 ‘기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야’ 라고 정의했다. 머신러닝을 수행할 때 입력값을 처리해 결과값을 도출하는 방법을 표현(representation)이 라고 하고, 결과값의 적합성을 판단하는 것을 평가(evaluation)라고 하며, 결과값의 적합성 을 높이기 위해 조정하는 것을 최적화(optimization)이라고 한다. 이러한 표현, 평가, 최적화를 수식으로 표현하면 다음과 같다. 학습(Learning) = 표현(representation) + 평가(evaluat..
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인공지능 과거 현재 미래인공지능 2020. 4. 23. 15:00
인공지능의 시작 - '생각하는 기계' 라는 주제에서 시작 - 튜링머신 창안 -> 컴퓨터 (콜로서스 -> 애니악)에 적용 인공지능 발전의 정체 1958년 로센블래트가 발표한 인공신경망 모델인 퍼셉트론은 발표 초기 인공지능의 급격 한 발전을 가져오리라는 기대를 받으며 세간의 이목을 집중시켰으나 1969년 마빈 민스키 와 세이무어 페퍼트의 저서를 통해 퍼셉트론이 ‘AND’ 또는 ‘OR’ 같은 선형 분리가 가능 한 문제에서는 적용할 수 있지만 ‘XOR’문제에는 적용할 수 없다는 한계점
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인공지능카테고리 없음 2020. 4. 23. 14:49
인공지능이란? 인공지능은 지능적 기계 특히, 지능적 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학과 공학이다. 컴퓨터를 사용해서 인간 지능을 이해하는 작업들과 관련되어 있으며 생물학적인 방법에만 국한되지 않는다. 결론적으로 인공지능이란 사람과 유사한 지능을 가지도록 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현하는 기술이다. 인공지능은 인간처럼 사고하는 시스템, 인간처럼 행동하는 시스템, 이성적으로 사고하는 시스템, 이성적으로 행동하는 시스템이라는 4개의 분류에 대부분의 정의가 포함 인공지능의 활용분야 1. 문자 / 음성 / 이미지인식 및 판독 2. 기계번역 3. 자율주행 4. 미래예측 5. 기타 인공지능 발전 단계 1. 약인공지능(Weak AI) 약인공지능은 인간의 학습능력 일부..
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jQuery(요소 찾기)카테고리 없음 2020. 4. 23. 12:50
$기호 충돌 대괄호 밖의 $는 ``안의 변수를 나타내는 용도 대괄호 안의 $는 v변수를 jQuery 변수로 묶는 용도 -> 가독성이나 여러가지 측면에서 충돌이 날 가능성도 있다. => $.noConflick() 사용 선택자 셀렉터 설명 * 모든 요소 E1 태그명이 E1인 모든 요소 E1.class E1요소 중 CLASS 속성값이 class와 같은 모든 요소 E1, E2 모든 E1요소와 모든 E2요소 E1 > E2 E1의 바로 아래 자식 요소 중 모든 E2요소 (자식) E1 E2 E1의 자식 요소 중 모든 E2 요소 (후손) E1+E2 E1의 바로 다음에 오는 형제요소 중 E2요소 E1~E2 E1의 다음에 나오는 형제요소 중 모든 E2요소 1. div~ span : 0번 div의 형제가 없기때문에 그 다음..
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