Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
Tags
- Laplacian
- reinforcement learning
- Python Programming
- rl
- 모두를 위한 RL
- neural network
- 데이터 분석
- 논문
- unity
- 리스트
- 딥러닝
- statistics
- machine learning
- optimization
- 강화학습
- Hessian Matrix
- convex optimization
- ML-Agent
- pandas
- Linear algebra
- Series
- Jacobian Matrix
- 유니티
- list
- David Silver
- 판다스
- paper
- 사이킷런
- 김성훈 교수님
- Deep Learning
Archives
목록기계학습 (1)
RL Researcher
Machine Learning 개념
1. Machine Learning의 개념 "무엇(X)으로 무엇(Y)을 예측하고 싶다" 기계학습(Machine Learning) 또는 머신러닝은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다. Y : 출력변수 (종속변수, 반응변수) f : 모형 (머신러닝 알고리즘) X : 입력 변수 (독립변수, feature) 주어진 데이터를 통해서 입력변수(X)와 출력변수(Y)간의 관계를 만드는 함수 f를 만드는 것 주어진 데이터 속에서 데이터의 특징을 찾아내는 함수 f를 만드는 것 2. Machine Learning으로 할 수 있는 것들 X : 고객들의 개인 정보 및 금융 관련 정보, Y : 대출 연체 여부 => 대출 연체자 예측 탐지 모델, 대출 연체 관련 주요 ..
Machine-Learning
2020. 12. 30. 23:26