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머신러닝3

확률이란-1 확률이란 어떤 사건이 일어날 것인지 혹은 일어났는지에 대한 지식 혹은 믿음을 표현하는 방법입니다. 만약에 A가 일어날 확률은 다음과 같이 표기할 수 있습니다. P(A) 확률실험 실험의 결과는 미리 알 수 없다. 실험에서 일어날 수 있는 모든 결과는 사전에 알려져 있다. 이론적으로는 실험을 반복할 수 있다. 확률시험 예제 두 동전을 던지는 시행. (앞,뒤) 쌍으로 결과를 표시 표본 공간(Sample space) : {(앞,앞),(앞,뒤),(뒤,앞),(뒤,뒤)} 근원 사건(Sample outcome) : (앞,앞),(앞,뒤),(뒤,앞),(뒤,뒤) 사건(Event) : 앞면이 한 번이라도 나오는 사건 = {(앞,앞),(앞,뒤),(뒤,앞)} 조건부 확률 조건부 확률이란 주어진 사건이 일어났다는 가정하에 다른 한.. 2021. 3. 30.
머신러닝 개요 머신러닝 기본 개념 데이터로 부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍을 하는 분야입니다. 또한 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 스스로 학습하는 능력을 부여하는 것입니다. 과거 경험에서 학습을 통해 얻은 지식을 미래의 결정에 이용하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 관측된 패턴을 일반화하거나 주어진 샘플을 통해 새로운 규칙을 생성하는 목표를 가집니다. 머신러닝이 적용된 예시 알파고 자율주행차 음성인식 문자인식 그림인식 TTS 이것들 말고도 다양한 것들에서 머신러닝이 적용된 예시들을 살펴볼 수 있습니다. 머신러닝을 적용하기 전 전통적인 접근 방법 하지만 이런 방식으로 진행하다 보면 스팸메일이 아닌데 스팸메일로 구분하거나 스팸메일인데 일반 메일로 구분할 수도 있습니다. 이것을 해결하기 위해 머신러닝을 이용합니다. .. 2020. 9. 1.
000. 과거의 컴퓨팅과 현재 클라우드 컴퓨팅 컴퓨팅 환경의 진행과정 메인 프레임(1970~1980년대) 이때의 IT 환경은 '메인 프레임'이라는 초대형 컴퓨터를 중앙에 배치한 중앙 집중처리 구조를 사용하였습니다. 클라이언트들은 그냥 입출력만 담당하였습니다. 클라이언트 서버(1990년대) 클라이언트/서버의 등장으로 기업의 IT시스템 인프라에 급격한 변화를 몰고 왔습니다. 이 시기 수많은 정보 시스템이 새로 구축되었으며, 이는 IT 시장이 오늘날과 같이 폭발적으로 커지는 기반이 되었습니다. 웹 기반 네트워크 컴퓨팅(2000년대) 웹 브라우저를 통한 애플리케이션 처리로 분산 환경이 다시 한 번 서버 중심 중앙 컴퓨팅 환경으로 발전하게 됩니다. 이때 아마존, 구글, 페이스북 등 ICT 기업들이 급성장하게 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅(2010년대) 현재는 .. 2019. 10. 12.