maizer's blog

비지도 학습의 정의 wikipedia 입력 데이터(훈련 데이터(Training Data))로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다. 지도 학습 과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 통계의 밀도 추정과 깊은 연관이 있다. 핸즈온 머신러닝2 말 그대로 훈련 데이터에 레이블이 없다. 시스템의 도움 없이 학습해야 한다. 비슷한 그룹으로 묶어 군집 알고리즘을 적용한다. 비지도 학습 알고리즘 군집 k-평균 DBVSCAN 계층 군집 분석 이상치 탐지 와 특이치 탐지 원-클래스 ... Read More

람다(lambda) 람다 정의 “lambda” 는 런타임에 생성해서 사용할 수 있는 익명 함수 입니다. 이것은 함수형 프로그래밍 언어에서 lambda와 정확히 똑같은 것은 아니지만, 파이썬에 잘 통합되어 있으며 filter(), map(), reduce()와 같은 전형적인 기능 개념과 함께 사용되는 매우 강력한 개념입니다. lambda는 쓰고 버리는 일시적인 함수 입니다. 함수가 생성된 곳에서만 필요합니다. 즉, 간단한 기능을 일반적인 함수와 같이 정의해두고 쓰는 것이 아니고 필요한 곳에서 즉시 사용하고 버릴 수 있습니다. [2] 람다 형식 lambda 매개변수 : 표현식 람다 예제 [3] 일반 함... Read More

인스턴스와 객체의 차이점 클래스는 객체를 표현하는 문법이라고 했는데, 클래스로 인스턴스를 만든다고 하니 좀 헷갈리죠? 사실 인스턴스와 객체는 같은 것을 뜻합니다. 보통 객체만 지칭할 때는 그냥 객체(object)라고 부릅니다. 하지만 클래스와 연관지어서 말할 때는 인스턴스(instance)라고 부릅니다. 그래서 다음과 같이 리스트 변수 a, b가 있으면 a, b는 객체입니다. 그리고 a와 b는 list 클래스의 인스턴스입니다. [1] 참고문헌 “34.1 클래스와 메서드 만들기” 코딩도장. https://dojang.io/mod/page/view.php?id=2372 Read More

CRC32의 정의 해시넷위키 CRC-32은 Cyclic Redundancy Check (CRC) 방식 중의 하나이며 CRC 알고리즘 계산을 추진할 때 CRC32 다항식(Polynomial)을 사용한다. CRC는 네트워크 데이터블록 또는 파일 등 데이터에 근거하여 짧고 간단하며 자리수가 고정 된 검증코드를 발생시키는 채널코딩기술(Channel Coding Techniques)이며 주로 데이터 전송 또는 저장 후에 발생할 수 있는 오류 등을 감지 또는 검증하는데 사용된다. CRC는 1961년에 미국의 정보와 컴퓨터과학 전문가 웨슬리 피터슨(W. Wesley Peterson)이 발명하였다.[1] 참고문헌 1)... Read More

지도 학습의 정의 wikipedia 입력 데이터(훈련 데이터(Training Data))로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다. 훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며 각각의 벡터에 대해 원하는 결과(레이블)가 무엇인지 표시되어 있다. 핸즈온 머신러닝2 알고리즘에 주입하는 입력 데이터(훈련 데이터)에 원하는 답(레이블)이 포합된다. Blog for Appier 인간이 정해준 정답(레이블)을 인공지능 스스로 알아낼 수 있도록 훈련시키고자 할 때 사용한다. 지도 학습의 방법 지도 학습 알고리즘을 훈련... Read More

k-최근접 이웃 알고리즘(K-NN)의 정의 패턴 인식에서, k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이다. [1] k는 기준으로부터 가까운 데이터의 개수를 뜻한다. k- 최근접 이웃 알고리즘은 데이터를 분류할 때 찾고자하는 데이터가 어디에 속하는지 찾아내는 알고리즘이다. 데이터간의 거리는 피타고라스 정리를 통해 구한다. 비모수 통계 통계학에서 모수에 대한 가정을 전제로 하지 않고 모집단의 형태에 관계없이 주어진 데이터에서 직접 확률을 계산하여 통계학적 검정을 하는 분석법이다. [2] K-Nearest Nighbors Classfication K-Neare... Read More

텐서(Tensor)의 수학적 정의 여러 벡터 공간 및 그 쌍대 공간들을 일종의 ‘곱연산’을 사용해 복합적으로 연결시킨 구조.[1] 머신러닝에서의 텐서(Tensor) 데이터를 저장하는 다차원 배열(Numpy 배열) 텐서의 축 개수(N차원)를 랭크(rank)라고 부른다. 텐서는 float32, uint8, float64, char(가끔)이 될 수 있는데, 가변 길이의 문자열은 지원하지 않는다. 각 차원에 따라 0차원 텐서, 스칼라 1차원 텐서, 백터 2차원 텐서, 행렬 3차원 텐서, 4차원 텐서 5차원 텐서 (동영상 데이터를 다룰 ... Read More