MLOps 프로젝트 71

[머신러닝 기초] 5일차 #2

🔸날짜🔸 2021.07.31(토) 🔸제목🔸 [10] 머신러닝의 방법, 어떻게 공부하지? - 수많은 머신러닝 방법 공부법 🔸내용🔸 머신러닝 학습 종류 분류 Supervised Learning (지도학습, 감독학습) Unsupervised Learning (비지도학습, 비감독학습) Reinforcement Learning (목표지향학습) 분류 / 회귀 / 예측 이상값 감지 / 그룹화 강화학습 컴퓨터에 데이터를 제공할 때 데이터들의 최종 결과가 무엇인지 함께 제공(label을 제공)하는 학습 방법 여러 데이터가 주어졌을 때 차이점을 기준으로 그룹을 분류해주는 학습 방법 Agent가 목표에 맞는 행동을 할 때마다 Environment에서 보상을 제공해 그 행동을 익히게 하는 학습 방법 정답 필요 양질의 labe..

[머신러닝 기초] 5일차 #1

🔸날짜🔸 2021.07.31(토) 🔸제목🔸 [08] 머신러닝, 뭘 잘 하나요?? 분류, 회귀, 예측, 이상값 감지, 그룹화, 강화학습 🔸내용🔸 머신러닝으로 어떤 일들을 잘 풀 수 있나? 1. 분류(Classification) 정해진 카테고리들을 학습 시켜 어떤 것에 속하는지 분류해주는 것 [예시] - 동물 사진 분류 - 손글씨 숫자 이미지 분류 - 뉴스 기사 분류 - 콜센터 고객 목소리 감정 분류 ...등등 2. 회귀(Regression) 상황이 주어졌을 때 값(정확히 떨어지는)이 얼마가 나올 지 예측 [예시] - 설탕 섭취량에 따른 혈압 수치 - 평균 학력에 따른 월간 독서량 - 출연 배우에 따른 영화 평점 - 웹사이트 방문 수에 따른 구매 비율 ...등등 3. 예측(Forcast) 회귀 + 시간 상황..

[머신러닝 기초] 4일차 #2

🔸날짜🔸 2021.07.30(금) 🔸제목🔸 [07] 머신러닝, 대체 뭘까요? 🔸내용🔸 인공지능 & 머신러닝 & 딥러닝 차이점 딥러닝⊂머신러닝⊂인공지능 인공지능 - 기계 혹은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방해 인간과 비슷하게 동작하도록 만들어진 모든 기술 예) 딥블루, 로봇 청소기, 인공지능 에어컨, 자율주행 자동차 머신러닝(Machine Learning) (기계학습) - 인공지능의 한 분야. - 컴퓨터가 데이터를 이용해 학습하는 알고리즘 기술 - 인공신경망, 결정 트리, 서포트 벡터 머신 등 다양한 방법 - 학습에서 제일 중요한 것은 데이터들 기존 컴퓨터 사이언스 머신러닝 입력값과 알고리즘을 제시하면 그대로 실행하여 결과값을 도출 입력값과 출력값을 제공하여 알고리즘 도출 ex) 입력값 (1,3) / 알고리즘..

[머신러닝 기초] 3일차 #2

🔸날짜🔸 2021.07.29(목) 🔸제목🔸 [05] 인공지능 시대를 이해하는 올바른 자세 🔸내용🔸 4차 산업혁명으로 인한 변화를 받아들이는 법 - 산업혁명이 진행될 때마다 잃은 일자리도 물론 있지만, 새롭게 생겨나는 일자리들도 생김. -생산성 향상, 효율성 향상으로 삶의 질을 높여줌. - AI는 인간을 도와주고 보조해주는 도구가 될 것 - AI를 어떻게 활용할지 생각해보기

[머신러닝 기초] 3일차 #1

🔸날짜🔸 2021.07.29(목) 🔸제목🔸 [04] 인공지능이 할 수 있는 일 - 두번째 🔸내용🔸 인공지능이 사용되는 곳 1. 의료 - 부작용을 최소화하는 수술방법 도출 - 예측을 통한 맞춤 수술방법 도출 - 신체 상태 분석 2. 고객 서비스 - 고객의 요구 정확히 파악 - 최적의 정보를 고객에게 제공 3. 환경 - 센서를 통한 동물 보호 - 제한적인 자원을 효율적으로 이용하기 위해 사용

[머신러닝 기초] 2일차 #2

🔸날짜🔸 2021.07.28(수) 🔸제목🔸 [03] 인공지능이 할 수 있는 일 - 첫번째 🔸내용🔸 인공지능이 사용되는 곳 1. 마케팅 - AI의 추천 시스템 2. 식품 - 날씨에 대한 데이터를 습득해 때에 상황에 맞게 대처를 하게 해줌. - 소비자 선호도 분석 3. 스포츠 - 팀원에 대해 분석 - 팬 관리 4. 보안/안전 - AI 카메라 - 신체 보안 (얼굴인식, 홍채, 지문 등 학습)

[머신러닝 기초] 2일차 #1

🔸날짜🔸 2021.07.28(수) 🔸제목🔸 [02] 인공지능, 왜 이제서야?? 빅 데이터와 하드웨어 그리고... 🔸내용🔸 인공지능 갑자기 발전하게 된 이유 1. 빅데이터 다루는 데이터의 양이 급속도로 증가하면서 사람이 다룰 수 있는 데이터의 한계가 느껴짐. 이에 기계의 도움이 필요하게 되었고 때문에 머신러닝이 필요하게 됨. 2005년의 데이터 양 == 130ExaBytes 2020년의 데이터 양 == 40,900ExaBytes [데이터 크기] byte < KB < 1MB < 1GB < 1TB < 1PB < 1ExaBytes(1000PB) 1byte : 한 글자 1KB : 글씨로 가득 채운 a4 한 장 1MB : 그런 a4가 500페이지 모인 책 1GB : 우리 몸 속에 있는 염기서열을 데이터화한 양 1T..

[머신러닝 기초] 1일차 #2

🔸날짜🔸 2021.07.27(화) 🔸제목🔸 [01] 인공지능이란 무엇일까? 정의와 튜링테스트 🔸내용🔸 인공지능의 의미 1. 인간이 만들어낸 지능 2. 어떤 목적을 성공적으로 달성할 수 있는 장치 3. 기계를 인간과 비슷하게 동작하게 하는 기술 => 인간이 만든 기계가 목적을 달성하도록 인간과 비슷하게 동작하게 만든 기술 인간과 비슷하다는 것이란? 1. 인식(보고, 듣고) 2. 이해(학습, 분석) 3. 반응 (결과) 인공지능이란 개념을 도출한 사람은 앨런튜링(영화 '이미테이션 게임' 주인공) 튜링 테스트 - 3명의 질문자와 2명의 대답자(사람과 컴퓨터)가 존재 - 5분 간 대화 후, 질문자가 대답자를 구분하는 것 - 질문자의 질문에 대답자의 대답에 따라 사람과 인공지능을 파악 - 튜링 테스트 통과 기준 :..