Machine Learning 유튜브 강의

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머신러닝 강의 요약

https://www.youtube.com/watch?v=LPqmPfhnR1o&list=PLuHgQVnccGMDy5oF7G5WYxLF3NCYhB9H9 

1 - 2. 머신러닝이란?

우리는 제품을 구매할 때 선택 기준. 수를 통한 대소관계를 비교한다.

가격, GPU, 디자인 등등 선택 기준이 여러 개라면 선택하기 어려워진다.

머신러닝은 우리의 두뇌가 가진 중요한 기능인 판단 능력을 확장해서 우리의 두뇌가 더 빠르고 정확하게 결정하게 도와준다.

 

1 - 5. Teachable machine

티쳐블 머신 : 머신러닝에 대한 지식 없이도 사용할 수 있는 플랫폼

Teachable Machine

 

1 - 6. 모델

머신러닝 = 좋은 판단력(모델)을 기계에게 부여한 기술

학습 = 모델을 만드는 과정

예) 손톱을 인식, 손톱을 깨물면 손톱이라고 말하기

 

1 - 8. 애플리케이션과 프로그램

Application : 부품을 응용한 것

머신러닝의 모델을 응용하는 것 = 머신러닝 애플리케이션

 

Program : 시간의 순서, 1단계->2단계->3단계, 기계가 순서대로 하는 일

프로그래밍, 프로그래머(엔지니어)

 

1 - 9. 모르면 마법, 알면 기술

사물 인터넷 = Internet Of Things = 사물 + 컴퓨터 = 인터넷으로 사물을 제어한다.

사물 인터넷 = 코딩 + 네트워크 + 전자공학 + 기계공학

예) 전등 불끄기를 원격으로 하는 앱

수집 -> 모델 판단 -> 결과에 따라 기계 스스로! 사물에 지능을 부여한다.

 

예) 온도, 판매량 사이의 관계를 통해 미래의 판매량 예측

 

1 - 12. 표

표 table = 행&열

열 column = 특성 feature = 속성 attribute = 변수 variable = field

행 row = 개체 instance = 관측치 observed value = 기록 record = 사례 example = 경우 case

 

1 - 13. 독립변수와 종속변수

독립변수 : 원인

종속변수 : 결과

인과관계(독립변수와 종속변수의 관계)는 상관관계에 포함된다.

 

1 - 15. 머신러닝의 분류

1 - 16. 지도학습

 

1 - 17. 회귀

1 - 18. 분류

1 - 19. 군집화

1 - 20. 연관규칙학습

1 - 21. 비지도학습 정리

1 - 22. 강화학습

1 - 23. 머신러닝 지도