머신러닝/AI 엔지니어가 되어보자 2

머신러닝 기본

데이터 준비 모델을 학습시키기 위해선 좋은 데이터 셋이 필요합니다. 좋은 데이터 셋을 확보한 뒤 여러 feature engineering을 거쳐 최종 데이터 셋 준비가 됬다면 이제 데이터 셋을 학습 / 검증 / 평가 3 그룹으로 나누어야 합니다. 여기서 학습 세트 (Training Set)이 모델이 직접 학습하는데 사용될 데이터이며 검증 세트 (Validation Set)은 모델의 학습 과정에서 하이퍼 파라미터 등 모델의 성능 향상 및 최적화를 위해 검증용으로 사용됩니다. 마지막으로 평가 세트 (Test Set)은 학습이 완료된 모델의 최종 성능을 평가하는데 사용됩니다. 총 데이터 셋의 양에 의해서 3 그룹의 비율을 정하게 되는데 보통 아래의 기준으로 나누어 사용되고 있습니다. 작은 데이터 셋 (몇 만개..

AI / 머신러닝 / 딥러닝

Artificial Intelligence 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을에 인공적으로 구현하려는 컴퓨터과학의 세부분야 - 위키백과 A program that can think like human or act rationally - Russell & Norvig 가장 먼저 연구가 시작된 분야로 머신러닝과 딥러닝을 포함하는 가장 폭 넓은 분야라고 할 수 있습니다. Russell 교수님은 다음 4가지 관점으로 AI를 정의하였고 각 관점에서의 AI를 해석하면 다음과 같습니다. Acting Humanly Turing Test: 테스터는 컴퓨터와 사람에게 동일한 질문에 대한 답을 듣고 컴퓨터와 사람을 구분할 수 있는가? 즉, 사람같이 행동(대답)함으로 이를 인공지능이라고 정의할 수 있습니다. Thinkin..