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Category: Machine Learning

[기계학습] 18. Epilogue

드디어 대망의 마지막 챕터입니다. 이번 챕터에서는 지금까지 배웠던 기계학습을 정리하고 강의에서 다루지 못했던 기계학습에 대해 간략하게 설명하고 마무리하는 챕터입니다. 이번 챕터는 크게 4가지의 소주제로 이루어져...

[기계학습] 17. Three Learning Principles

열일곱 번째 챕터는 기계학습에서 사용되는 3가지 원칙에 대해 소개하는 챕터입니다. 각각의 소주제는 챕터의 제목과 같이 3가지 원칙을 하나씩 나열하고 있습니다. Occam's Razor는 Learning Model과 관련이...

[기계학습] 16. Radial Basis Function

열여섯 번째 챕터는 Radial Basis Function을 배우게 됩니다. 이것으로 데이터에 Label이 없는 Unsupervised Learning을 해결하는 방법을 배우게 됩니다. 이번 챕터에서 다룰 내용은 총 4가지인데, 한...

[기계학습] 15. Kernel Methods

열다섯 번째 챕터는 Kernel Method를 배우게 됩니다. 지난 시간에 배웠던 Support Vector Machine에서 이어지는 내용입니다. 챕터는 크게 두 주제로 나뉘어 있습니다. 비선형 변환을 처리하기 위한...

[기계학습] 14. Support Vector Machines

열네번째 챕터는 새로운 기계학습의 방법인 Support Vector Machine을 배우게 됩니다. 지금처럼 Neural Network가 대세가 되기 전까지는 가장 널리 쓰이던 방법이었습니다. 이번 챕터는 Classification 문제에서 Margin을...

[기계학습] 13. Validation

열세번째 챕터는 Overfitting을 해결하는 방법 중 Validation (검증)이라는 방법을 배우게 됩니다. 이번 챕터는 Validation Set (검증 집합), Model Selection (모델 선택), Cross Validation (교차 검증)...

[기계학습] 12. Regularization

열두 번째 챕터는 지난 시간에 배웠던 문제점인 Overfitting을 해결하는 방법 중 Regularization (정규화)에 대해 배우게 됩니다. 이번 챕터에서는 먼저 직관적인 접근 방식으로 정규화가 무엇인지 알아보고,...

[기계학습] 11. Overfitting

열한번째 챕터는 Overfitting (오버피팅)에 대해 배우게 됩니다. 단어의 뜻만 봐도 대충 이게 무엇을 의미하는지 알 수 있는데, 예를 들면 옷 가게에서 Fitting Room은 옷이...

[기계학습] 10. Neural Network

열 번째 챕터는 인공신경망(Neural Network)에 대해 배우는 챕터입니다. 현재의 시점에서 보면 인공신경망 모델은 기계학습의 대세가 되어 많은 관심을 받고 있습니다. 이번 챕터의 구성은 3개로 나뉘어...

[기계학습] 9. Linear Model II

아홉번째 챕터는 챕터 3에 이어서 선형 모델을 배우는 챕터입니다. 교재에서는 챕터 3과 챕터 9의 내용이 같이 이어져서 나오지만, 인터넷 강의에서는 이론적인 내용을 연속해서 다루는...

Duvelix

학부에서는 수학을, 대학원에서는 컴퓨터공학을 전공했습니다. 현재는 컴퓨터공학과 박사과정을 수료하고 보이지 않는 졸업과 싸우는 중입니다.

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