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AI/머신러닝3

[머신 러닝 :: 분류 문제] Multi-class VS. Multi-label 분류 문제 차이점은? Multi-class 와 Multi-label 분류 문제의 차이점 1. Multi-class 분류 문제 먼저 Multi-class 분류 문제는 하나의 그림에 하나의 객체만 있어야 하고, 그리고 그 객체는 2개 이상의 카테고리에 속하는 경우이다. 즉, 아래와 같이 그림이 있을 때, 그림 속에 대상이 되는 객체는 하나만 있어야 하고, 각각은 고양이, 개, 토끼, 앵무새 등 2개 이상의 카테고리로 분류가 되는 경우이다. 2. Multi-label 분류 문제 다음으로 Multi-label 분류 문제에서는 앞의 경우에서 다른 부분은 하나의 그림 내에 하나의 객체가 아니라, 여러 객체가 있다. 따라서, 하나의 그림이 하나의 카테고리(2개 이상)에 속하지 않고, 두 개 이상의 카테고리에 속하게 된다. 예를 들어, 위.. 2021. 6. 4.
[Machine Learning] 머신 러닝에 대한 이해 오늘은 머신 러닝(Machine Learning)의 개념과 기본적인 원리에 대해서 설명드리겠습니다. 인공지능을 구현하기 위해서 빼놓을 수 없는 기술중에 하나가 바로 머신 러닝. 즉, 기계 학습입니다. 머신 러닝 이란? 머신 러닝은 기계가 데이터로부터 스스로 학습하여 실행할 수 있는 알고리즘을 개발하는 분야를 말합니다. 머신 러닝과 데이터 마이닝(Data Mining)은 얼핏 들어보면 같은 얘기를 하는 것처럼 들릴 때가 있습니다. 대부분의 내용은 비슷하지만 차이점이 있습니다. 데이터 마이닝은 데이터 안에서 알려지지 않은 속성을 찾는 것이 주 목적인 반면에 머신 러닝의 주 목적은 데이터의 알려진 속성들을 학습하여 예측 모델을 만드는 데 있습니다. 데이터 마이닝 뿐만 아니라 컴퓨터 과학(Computer Sci.. 2021. 3. 23.
[Machine Learning] 머신러닝 개념 및 원리 - (1) 머신러닝 정의 및 지도학습, 비지도학습 차이 2016년 3월 알파고와 이세돌의 대국은 최근 개발되고 있는 인공지능의 기술에 대해 대중들이 관심을 갖게하는 커다란 전기가 되었고 많은 분들이 충격을 금치 못했었습니다. 그 이후로 알파고는 인간과의 대국에서 진 적이 없다고 하고, 심지어 현재는 '알파 제로'라는 새로운 이름으로 이전 알파고와는 차원이 다른 실력을 자랑한다고 하네요. (그래서 이세돌이 (현재의) 인공지능을 이긴 최초이자 마지막 사람인 엄청난 타이틀을 갖게 되었다고 하네요.) 또한 알파고를 만들었던 딥마인드에서는 올해 FPS게임인 퀘이크 아레나 중 깃발뺏기 모드를 플레이하는 인공지능을 개발하였는데 아무것도 모르는 초짜 상태임에도 스스로 게임을 하면서 학습하여 사람 플레이어를 뛰어넘는 경지에까지 이르렀다고 할 정도로 인공지능 기술은 계속 발전.. 2021. 3. 23.
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