머신러닝5 [NLP/Text classification] 데이콘(Dacon) 텍스트 분류 대회 도전기 이번년도를 시작하며 거창하게 Kaggle competition에 참가해 Expert를 달성해보겠다는 목표를 세웠다. 1월 경에 T아카데미에서 이수한 'Kaggle(캐글) 데이터분석 입문' 강의 덕분일거다. 결론부터 말하자면, 이 목표는 지키지도 못했고, 지킬 가능성도 매우 희박해졌다. 돌이켜보면 약 7달 전의 나는 이제 막 인공지능에 관심을 가지기 시작한 상태였고, 막연하게 캐글에서 좋은 성적을 내면 인공지능 전문가가 될 수 있을거라 생각했다. 그러나 막상 대학원에 진학해 인공지능을 공부하리라 마음을 먹고 보니 생각보다 좁은 영역(CV, NLP, Speech 등)에 초점을 맞추고 공부를 해야했고, 그렇게 출퇴근과 함께 Coursera 강의 듣고, 논문 아주 조금씩(초록과 결론정도?ㅎ) 읽다보니 연초에 세.. 2021. 10. 2. [AI] 딥러닝(기본) - 4 - 로지스틱회귀(Logistic Regression) * 이 글은 김성훈 교수님의 모두를 위한 머신러닝 강의를 수강한 뒤 그 내용을 복습하고자 작성한 글입니다. * - 이전 게시글 링크 - - 1 - 머신러닝의 개념 : saltyzun.tistory.com/4 - 2 - 선형회귀(Linear Regression) : saltyzun.tistory.com/7 - 3 - 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) : saltyzun.tistory.com/10 4. 로지스틱회귀(Logistic Regression) (1) Concept of Logistic Regression 앞서, 독립변수와 종속변수 간의 관계를 좌표상에 그렸을 때, 그 형태를 직선으로 나타낼 수 있는 선형회귀에 대해 살펴보았다. 그런데 현실에서는 직선으로 표현하기 어려운 .. 2021. 1. 11. [AI] 딥러닝(기본) - 3 - 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) * 이 글은 김성훈 교수님의 모두를 위한 머신러닝 강의를 수강한 뒤 그 내용을 복습하고자 작성한 글입니다. * - 앞 장의 내용 요약 - Linear Regression 의 Hypothesis H(x) = Wx + b Linear Regression 의 Cost function How to minimie cost? Gradient Descendent Algorithm! 3. 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) (1) Multi - variable/feature 앞서, 하나의 변수를 이용한 Linear Regression에 대해서 알아보았다. 그러나 실제상황에서는 하나 보다는 여러개의 변수가 결과에 영향을 미치는 경우가 많다. 예컨대, 주택가격의 경우 방의 개수, 지하철역과의 거.. 2020. 10. 30. [AI] 딥러닝(기본) - 2 - 선형회귀(Linear Regression) * 이 글은 김성훈 교수님의 모두를 위한 머신러닝 강의를 수강한 뒤 그 내용을 복습하고자 작성한 글입니다. * - 앞 장의 내용 요약 - 학습의 종류에는 지도학습과 비지도학습이 있으며, 그 중 지도학습에는 회귀와 분류가 있음을 살펴보았다. 이번 글에서는 지도학습 중 회귀(Regression)를 보다 자세히 다뤄보고자 한다. 2. 선형회귀(Linear Regression) (1) Concept of [Linear Regression] 선형회귀는 머신러닝 분야에서 주로 사용되는 알고리즘 중 하나로, 데이터의 분포를 가장 잘 설명할 수 있는 가설(직선함수)을 찾아내는 알고리즘이다. 선형회귀는 주어진 종속 변수와 독립 변수 사이의 관계를 학습해 데이터를 예측할 수 있게 해준다. 예를 들어, 어떤 학급 아이들의 .. 2020. 10. 19. [AI] 딥러닝(기본) - 1 - 머신러닝의 개념 * 이 글은 김성훈 교수님의 모두를 위한 머신러닝 강의를 수강한 뒤 그 내용을 복습하고자 작성한 글입니다. * 1. 머신러닝의 정의 (1) Concept of [Machine Learning] Arthur Samuel은 머신러닝을 아래와 같이 정의했습니다. "Filed of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed" 이를 한국 표현으로 바꾸면, 컴퓨터로 하여금 명확하게 프로그램되지 않아도 학습할 수 있도록 연구하는 분야를 의미합니다. 그렇다면, 여기서 말하는 learning은 어떤 의미를 갖는지 이어서 살펴보겠습니다. (2) Concept of [Supervised/Unsupervised lear.. 2020. 9. 13. 이전 1 다음 반응형
