머신러닝
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[Python]Splitfloders 한줄로 Train/Test/Validation 나누기programming/Python 2021. 11. 15. 23:24
딥러닝이나 머신러닝에서는 Dataset을 분할하는 것은 필수적입니다. 보통은 딥러닝 또는 머신러닝 프레임워크에 데이터셋을 분할하는 함수나 클래스가 있지만 불가피하게 수작업으로 분할해야 할 때가 있습니다. 그럴 때는 보통 glob, os, shutil, re 등의 라이브러리를 사용해 분할을 하지만 이것 또한 귀찮을 때가 있습니다... 그럴 때 사용하는 라이브러리를 소개할까 합니다!..(저도 귀찮아서 검색하다가 찾았습니다!) Train/Test/Validation Train set : 모델이 학습하는데 사용 되는 훈련용 데이터입니다. Test set : 학습 후에 모델의 성능을 평가하기 위해서만 사용되는 테스트용 데이터입니다. (수능 데이터!) Validation set : 모델의 일반화 능력을 높이기 위해..
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[ML]_1. 머신러닝(Machine Learning)Artificial Intelligence/Machine learning 2021. 4. 4. 16:53
머신러닝(Machine Learning) 데이터에서부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 분야입니다. 해야 할 일(문제) T에 대해서, 그동안 T를 해왔던 경험 E를 바탕으로, 학습하는 System Program을 의미합니다. 해당 Program은 Performance(성능) P를 통해 평가합니다. 왜 머신러닝을 사용하는가? 기존의 프로그래밍 방식은 어떠한 규칙을 하나의 Case로 나누어서 대응하는 코드를 입력하는 방식입니다. 새로는 Case가 발생하면 새로운 Case에 대응하는 코드를 추가로 작성해야 했습니다. 그러나 머신러닝의 방식은 기존의 Data를 학습하면서, 각각의 Case들에 대한 패턴과 규칙을 찾아내는 방법입니다. 머신러닝에서는 새로운 Case가 발생하면, 학습된 패턴과 규칙들을 바탕으로 따..
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[AI]_1. 인공 지능(Artificial Intelligence)Artificial Intelligence 2021. 3. 29. 14:35
인공 지능(AI) 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연언어의 이해능력 등을 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템 단순 인지능력에서 발전하여 인지한 환경 속에서 최적의 답을 찾아내고, 여기에 스스로 수행한 학습을 더해 추론 및 예측을 하며, 향후에는 문제를 스스로 발견하고 해결하는 행동 단계에 이르기까기지 다양한 분야의 연구가 진행되고 있음 지능을 갖고 있는 기능을 갖춘 컴퓨터시스템이며, 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 시연(구현)한 것이다. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 관계의 이해를 쉽게 이해할 수 있도록 이미지로 표현되어있다. 앨런 튜링이 1950년도에 논문에서 발표한 튜링테스트 기점으로 인공지능분야는 활발히 발전 머신러닝(Machine learnin..