모델

머신러닝 모델 프로세스

머신러닝 모델 프로세스 머신러닝 모델의 핵심 머신러닝 모델을 만드는데 있어서 핵심은 “X 값이 다수 주어졌을 때 Y 값이 무엇이 나올까?에 대한 관계”를 찾는 것이다. 수학 공식으로의 표현 Y = f(x1, x2, x3, x4, ...) 와 같이 표현 할 수 있다. 예외 상황을 생각해보자 아래 그림의 예시와 같이 X1, X2 만으로는 Y를 정의 할 수 없을 경우는 어떻게 해야 할까? 이를 설명하기 위해 엡실론을 사용하고 X1과 X2의 가중치를 Wn 으로 표현하게 된다. 이를 좀 더 간단히 표현하자면 f(x)로 표현이 가능하다 f(x) = W1X1 + W2X2 + e 다음과 같이 표현하면 [정답 - 모든 값을 더한 값]은 “오차 값”이라는 것을 알 수 있으며 f(x)는 Loss Function (손실 함수..

머신러닝, 인공지능이란?

우선 이 글을 작성하기에 앞서 좋은 영상을 올려주신 유튜브 김성범[ 소장 / 인공지능공학연구소 ] 님께 감사 인사를 드립니다. 머신러닝, 인공지능이란? Machine Learning 머신러닝 이란 직역하자면 “기계가 스스로 학습을 한다” 이다. 다만 실제로는 스스로 학습을 하기 보다는 사람에 의해 학습을 하게 된다. 좀 더 풀이하자면 인간이 개발한 알고리즘을 컴퓨터 언어(Python, Java, C++, ….)를 통해 기계에게 학습 시키는 행위이다. 머신러닝의 데이터 다변량 데이터 관측치 \ 변수 X1 … Xi … Xp N1 X11 … X1i … X1p … … … … … … Ni Xi1 … Xii … Xip … … … … … … Nn Xn1 … Xni … Xnp - 관측치 : 샘플 (고객, 제품, 청구건..