MachineLearning스터디/Introduction - Revision history

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2014-02-10T01:56:28Z

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	__TOC__		__TOC__
			* 이 문서에 있는 사진이나 예제의 상당수는 [https://www.coursera.org/course/ml Coursera/ML강의]에 남겨져 있음. PPT도 제공하므로 꼭 확인하세요.
	== 머신 러닝이란? ==		== 머신 러닝이란? ==
	* 인공지능을 점진적으로 발달시키는 것		* 인공지능을 점진적으로 발달시키는 것

2014-02-10T01:55:51Z

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	[[File:Cluster.PNG]]		[[File:Cluster.PNG]]
	=== Cocktail party problem algorithm ===		=== Cocktail party problem algorithm ===


			----
			[[MachineLearning스터디]]

2014-02-03T16:49:54Z

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Line 27:		Line 27:
	[[File:Breast_Cancer.PNG]]		[[File:Breast_Cancer.PNG]]
	* 예: 종양의 크기에 해당 종양이 악성인지 판단.		* 예: 종양의 크기에 해당 종양이 악성인지 판단.
			== Unsupervised Learning ==
			* 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다.
			* 출처 : [http://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A7%80%EB%8F%84_%ED%95%99%EC%8A%B5]

			=== Clustering ===
			* 데이터 셋에서 비슷한 성질을 가지고 있는 데이터끼리 묶는 것을 말함.
			[[File:Cluster.PNG]]
			=== Cocktail party problem algorithm ===

2014-02-03T16:40:19Z

← Older revision		Revision as of 16:40, 3 February 2014
Line 16:		Line 16:

	== Supervised Learning ==		== Supervised Learning ==
	* ~~데이터에~~ 대한 ~~답이 주어진 경우~~.		* 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다. 훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며 각각의 벡터에 대해 원하는 결과가 무엇인지 표시되어 있다.
			* 출처 : [http://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A7%80%EB%8F%84_%ED%95%99%EC%8A%B5]
	=== Regression ===		=== Regression ===
	* 치역이 연속적인 값인 경우.		* 치역이 연속적인 값인 경우.

2014-02-03T16:38:03Z

← Older revision	Revision as of 16:38, 3 February 2014
(No difference)

2014-02-03T16:37:48Z

← Older revision		Revision as of 16:37, 3 February 2014
Line 25:		Line 25:
	=== Classification ===		=== Classification ===
	* 치역이 이산적인 값인 경우.		* 치역이 이산적인 값인 경우.
	~~<nowiki>attachment~~:~~BreastCancer~~.~~png</nowiki>~~		[[File:Breast_Cancer.PNG]]
	* 예: 종양의 크기에 해당 종양이 악성인지 판단.		* 예: 종양의 크기에 해당 종양이 악성인지 판단.

2014-02-03T16:37:37Z

← Older revision		Revision as of 16:37, 3 February 2014
Line 19:		Line 19:

	=== Regression ===		=== Regression ===
	* 연속적인 ~~값에 대한 추론~~.		* 치역이 연속적인 값인 경우.
	* 예: Housing Price Prediction
	[[File:HousingPrice.png]]		[[File:HousingPrice.png]]
			* 예: 집의 평수에 따른 집 값 추론

			=== Classification ===
			* 치역이 이산적인 값인 경우.
			<nowiki>attachment:BreastCancer.png</nowiki>
			* 예: 종양의 크기에 해당 종양이 악성인지 판단.

2014-02-03T16:33:54Z

2014-02-03T16:21:48Z

← Older revision		Revision as of 16:21, 3 February 2014
Line 1:		Line 1:
	~~Describe MachineLearning스터디/Introduction here~~		__TOC__
			== 머신 러닝이란? ==
			* 인공지능을 점진적으로 발달시키는 것
			* Reinforcement learning, Recommender system이라고도 부른다.
			=== 예 ===
			* 데이터 마이닝
			* 무인으로 적용되는 응용프로그램(무인 헬리콥터, 자연어 처리 등등.)

			=== Tom Mitchell(1998)의 정의 ===
			* Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.
			* 번역을 하려 했으나, 맛깔나게 번역을 못하겠으므로... :(

			=== 머신 러닝의 종류 ===
			* Supervised Learning
			* Unsupervised Learning

			== Supervised Learning ==