3학년/심층학습 (1) 썸네일형 리스트형 [심층학습 2주차] 머신러닝의 기초 정리 [학습 목표] 머신러닝과 전통적인 프로그래밍의 차이를 이해한다 머신러닝의 과정을 이해한다 머신러닝의 성능 측정 척도를 살펴본다 1. 머신러닝과 전통적인 프로그래밍과의 차이점 전통적인 접근 방식: 원하는 절차를 "프로그래밍"하는 것. 즉 인간이 프로그램에게 적절한 문제 해결 알고리즘(구체적인 명령어)를 만들어서 건네주어야 한다. 머신러닝: 많은 수의 동물 사진을 머신러닝 시스템에 제공하고, 어떤 사진이 강아지인지만 알려준다. 이런 식으로 훈련이 진행되면 머신러닝 시스템이 스스로 사진에서 강아지를 인식할 수 있다. 1-1. 강아지 구별 문제 강아지와 고양이, 북극여우, 늑대 중 강아지를 구별하는 규칙을 만들 때 문제 발생 - 털이 복실하고, 귀가 세모 모양인 것만으로는 넷을 구별할 수 없다. 규칙사항의 단점.. 이전 1 다음
