머신러닝 야학 1일차

결정 결정 = 비교 + 선택 집으로 가는 길: 500m vs. 같은 물건: 5000원 vs. 비교하기 어려울 때 대소관계 파악 어려운 경우 비교 대상이 너무 많은 경우 무게, 속도 면에서 뛰어난 A vs. 인류의 결정 능력 향상 더 빠르고 정확한 결정을 할 수 있도록 돕는다 머신러닝에 필요한 능력 머신러닝으로 문제를 해결해보고 난관에 봉착했을 때, 코딩과 수학을 배워보도록 하자 🤖 Teach...

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머신러닝 야학 4일차

🤖 강화 학습 강화 학습(reinforcement learning) 행동의 결과가 유리한 것이었다면 상을 받는다 행동의 결과가 불리한 것이었다면 벌을 받는다 위 과정을 매우 많이 반복하면 더 많은 보상을 받을 수 있는 더 좋은 답을 찾아낼 수 있다 더 많은 보상을 받을 수 있는 정책을 만드는 것 장애물에 부딪혀 목숨을 잃는 것은 벌 관찰의 결과에 따라 어떤 상태에서 어떻게 행동해야 더 많은 ...

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머신러닝 야학 3일차

지도 학습(supervised learning) 정답이 있는 문제집을 푸는 것 비지도 학습(unsupervised learning) 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것 경험을 통해 더 좋은 답을 찾아가는 것 지도 학습 지도 학습을 통해 컴퓨터는 인과 관계를 설명할 수 있는 모델을 만든다 모델을 통해 온도에 따른 판매량 데이터 예측 가능 예측하고 싶은 종속 변수가 숫자일 때 사용 직...

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