ML7 [DL 101] scikit learn 으로 만들어 보는 인공신경망 신경망 (Neural Networks) 우리 인간의 뇌는 무수히 많은 뉴런(neuron) 이라는 신경 세포로 구성되어 있고, 뉴런들은 시냅스를 통해 전기적, 화학적 신호를 서로 주고 받으면서 정보를 저장하는 기능을 수행 한다고 합니다. 뉴런들이 서로 복잡하고 얽혀 주고 받는 신호를 통해 우리 인간은 생각을 하고 감정을 느끼기도 하며 무엇인가를 배우기도 합니다. 머신러닝 기법 중 하나인 신경망, 혹은 인공 신경망은 이러한 뇌의 신경망을 본 떠 만든 알고리즘 중 하나 입니다. 신경망의 경우 요즘 많은 관심을 받고 있는 딥러닝의 기초가되는 알고리즘이기도 합니다. Perceptron 인공 신경망을 구성하는 가장 기초적인 단위는 퍼셉트론(Perceptron) 입니다. 퍼셉트론은 위의 그림과 같이 1개 이상의 in.. 2017. 8. 23. ML 101 : 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) - Margin 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM) 서포트 벡터 머신은 Linear Classification, 즉 선형 분류 중 하나 입니다. 위의 그림과 같이 별모양과 동그라미가 있을 때 두 도형을 나누는 가장 좋은 boundary 를 찾아야 한다고 할 때 사용되는 머신 러닝 기법 중 하나 입니다. 그림 처럼 2차원일 경우 이 boundary 를 선으로 표현할 수 있지만 더 고차원으로 가게 될 경우 단순히 선형이라 표현하지 않고 hyperplane 이라 부르게 됩니다. 서포트 벡터 머신을 알기 위해서 중요한 기본 개념으로 3가지와 이에 따르는 몇가지 서브 개념들이 있습니다.1. Margin ( VC Dimension, Shattering, Dichotomy )2. Support V.. 2017. 3. 20. ML101 : 나이브 베이즈 (Naive Bayes) : 베이즈 정리 Bayes rule일반인이 암 환자를 진단하는 신규 검사법을 사용하여 검사해본 결과가 양성 반응일 때, 실제로 암에 걸렸을 확률을 구하는 문제가 있다고 해보겠습니다. 이 문제를 풀기 위해 주어진 조건과 조건부 확률을 다음과 같다고 가정하겠습니다. Y -> 실제 병에 걸렸을 경우 { 1 : true, 0 : false } X -> 검사 결과 경우 { 1 : 양성, 0 : 음성 } P ( X = 1 | Y = 1 ) = 0.8 검사의 정확도로 실제 병에 걸렸을 경우, 검사 결과도 양성일 확률즉, 본 검사는 80% 의 확률로 정확한 진단을 내리고 20% 확률로 실제 병이 걸린 환자에 대해 음성이라는 오진을 내리게 됩니다. P ( X = 1 | Y = 0) = 0.1 일명 False positive 로 병이 없.. 2017. 3. 9. ML 101 : weka practical exercise / 의사결정트리 (1) 2017/01/16 - [CS/ML] - ML 101 : 머신러닝의 종류2017/01/19 - [CS/ML] - ML 101 : weka install & arff2017/01/29 - [CS/ML] - ML 101 : try weka2017/02/07 - [CS/ML] - ML 101 : 머신러닝 무료 강의 모음 이번 글에서는 음반 매장 내에 위치에 따라 아이돌 그룹 레드벨벳의 CD 판매량을 의사결정트리로 예측할 수 있는 모델을 만들어보도록 하겠습니다. 아래의 훈련용 데이터는 음반 위치, 매대가 눈높이에 있는지 여부, 그리고 실제 구매 여부로 이뤄져 있습니다. 데이터 분석 작업은 다음의 단계로 이뤄집니다. 1. 훈련용 데이터를 불러와 의사결정 트리를 만들고 해당 내용을 그래프로 확인 한 후,2. 의사 .. 2017. 2. 15. 이전 1 2 다음 반응형
