Python/opentutorials(Machine Learning)6 6. Finished Machine Learning 지금까지 Machine Learning이라는 도구를 이루고 있는 여러 기능을 살펴보았습니다. 하지만 응용을 하고, 선택을 해야 할 때 막막한 느낌이 들 수 있어 참고할 수 있는 좋은 표를 가져왔습니다. 위의 지도가 모든것을 해결해주지 않습니다. 현실에 적용되는 것들은 훨씬 어렵고 복잡하기 때문입니다. 그동안 배웠던 것만을 기반으로 만든 것입니다. 지난 6일간 큰 그림을 멀 리버 보듯 가볍게 Machine Learning에 대해 배워보았습니다. 여기서 더 나아가 자신의 필요한 부분이 있다면 알아서 검색하고, 지식을 늘려나가겠지요? 숙련된 Machine Learning Engineer와 현실적으로는 큰 차이가 있겠지만, 철학적으로는 큰 차이가 없다고 말해도 될 것 같아요. 개인의 노력과 발전으로 인해 현실적.. 2021. 7. 20. 5. Machine Learning Types 이번에는 비지도 학습(Unsupervised learning)에 대해 배워보려 합니다. 비지도 학습 대표적으로 군집화, 연관, 변환으로 크게 나눌 수 있습니다. 1. 군집화(Clustering) 군집화(clustering)는 비슷한 것들을 찾아 그룹을 만드는 것입니다. 분류(classification)와 구분이 안 갈 수 있는데, 예를 들면 물건들을 정리한다 하였을 때 비슷한 것들끼리 모아서 적당한 그룹을 만드는 것이 군집화입니다. 그룹을 만들고 난 후 각각의 물건을 적당한 그룹에 위치시키는 행위를 분류라고 할 수 있습니다. 즉 어떤 대상들을 구분해서 그룹을 만드는 것이 군집화라면 분류는 어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지를 판한다는 것이라고 볼 수 있습니다. 표의 숫자만 보고 군집화를 하는 것은 쉽지 않.. 2021. 7. 19. 4. Machine Learning Types Machine Learning Types 중 가장 많이 쓰이는 것들을 그림으로 표현하면 아래와 같습니다. 1. 지도 학습(Supervised Learning)의 ‘지도'는 기계를 가르친다(supervised)는 의미입니다. 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 ‘지도 학습’이라고 합니다. 앞서 살펴본 손톱 감시 앱은 지도 학습을 이용한 것입니다. 지도 학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용됩니다. 지도 학습은 '역사'와 비슷합니다. 역사에는 과거에 있었던 사건이 원인과 결과로 기록되어 있습니다. 역사를 알면 어떤 사건이 일어났을 때, 그것의 결과로 어떤 일이 일어날지를 예측할 수 있게 됩니다. 마찬가지로, 지도 학습은 과거의 데이터로부.. 2021. 7. 18. 3. Start Machine Learning 오늘날 아이디어를 현실화하기 위해서는 데이터가 필요합니다. 현실을 데이터로 표현할 수 있다면, 컴퓨터의 엄청난 힘으로 데이터를 저리 할 수 있게 됩니다. 그 처리 방법 중의 하나가 Machine Learning 입니다. Machine Learning으로 무엇인가 하려면 당연히 데이터가 필요합니다. 현실을 데이터화 할 수 있다면, 복잡한 현실에서 발견하기 어려운 통찰을 단순해진 데이터로부터 찾아낼 수 있을 것입니다. 이를 통해 현실을 변화시키는 일을 하는 것이 '데이터 산업' 입니다. 데이터 산업은 크게데이터 과학(Science)과데이터 공학(Engineering)으로 분리해볼 수 있습니다. 데이터 과학 - 데이터를 만들고, 만들어진 데이터를 이용하는 일을 합니다. 데이터 공학 - 데이터를 다루는 도구를 .. 2021. 7. 17. 2. About Machine Learning 앞의 1번 글의 작업에 더해 추가적으로 나아가 다른 작업을 해볼 것입니다. 만약 손톱을 깨물면 화면에 '손톱'이라는 메시지가 표시되고 큰소리를 나게 하는 앱을 만드는 것입니다. https://ml-app.yah.ac 이 링크를 따라가면 아래 같은 그림을 볼 수 있습니다. 이 서비스는 Teachable Machine 에서 다운로드 한 모델 파일을 이용하여 애플리케이션을 만들어주는 서비스입니다. 1번 작업에서 만든 Model 을 저장했던 파일을 드래그하여 업로드합니다. 업로드가 끝나면 아래와 같은 화면이 나옵니다. 오른쪽 아래의 카메라를 따라 손 동작에 의해 % 값이 달라집니다. 숫자로 표현할 수 있게 되면 비교가 가능해집니다. 비교를 할 수 있으면 선택이 수월해집니다. 손톱과 정상의 수치를 합치면 100%.. 2021. 7. 16. 1. About Machine Learning 평소 AI에 관심을 가지고 있었다. 학교에서도 이번 학기에 AI 수업을 들었지만 내용이 어렵고 광범위한 범위를 빠르게 배우다 보니 정확하게 이해, 따로 활용하기 어려워 여름방학에 추가로 공부할 곳을 알아본 결과 머신러닝 야학 인터넷 강의를 찾게 되어 공부하게 되었다. 배울 것은 너무나 광범위하고 어렵기 때문에 차근차근 조금씩 정리하려 한다. Machine Learning 은 기계를 학습시켜 인간의 판단을 위임하기 위해 고안된 기술이다. 예로 전염병의 양성 판정, 자동 번역, 자율 주행과 같이 수많은 작업들이 Machine Learning이라고 불리는 여러 기술들에 의해 구현되고 있고, 구현 되려 한다. 이를 위해 가장 간단하면서 어려운 준비물이 있는데 그것은 'Imagination'이다. 숫자는 인간에게.. 2021. 7. 15. 이전 1 다음
