I. 머신러닝 파이프라인(ML Pipeline)의 개요 가. 머신러닝 파이프라인의 개념 데이터 수집부터 전처리, 학습 모델 배포, 예측까지 전과정을 순차적으로 처리하도록 설계된…

I. 비지도 학습의 개요 가. 비지도 학습 (Unsupervised Learning, 자율 학습)의 개념 입력데이터에 대한 목표값 없이 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는…

I. 지도 학습의 개요 가. 지도 학습 (Supervised Learning)의 개념 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)…

I. 밀도기반 군집화 기법, DBSCAN 가. DBSCAN 의 개념 핵심 벡터로부터 ε 반경 내 접근 가능한 모든 데이터 벡터들의 집합(군집)을…

I. 분류와 예측 모형, 인공신경망, ANN 가. 인공신경망의 개념 인간의 뉴런을 모방하여 가중치 조정을 통한 분류와 예측을 위해 다수 노드를…

I. 확률 밀도 추정 알고리즘, KNN(K-Nearest Neighbor) 가. KNN의 개념 Sample에 주어진 x에서 가장 가까운 k개의 원소가 많이 속하는class로 x를…

인공지능 음성인식 기술 I. AI 기반 음성비서 서비스, 인공지능 음성인식 기술 - 사람의 음성을 인공지능 기반 패턴화, 기계학습을 통해 업무…

I. 인간의 학습 과정 모방, 기계 학습 대량의 데이터를 지도/비지도, 강화 학습 등을 통해 문제의 해답을 찾아내는 기법 지도학습(Supervised Learning)…

I. co-adaptation 해결 기법, 드롭아웃 가. 드롭아웃(Dropout)의 개념 딥러닝 시 오버피팅 문제를 해결하기 위해 노드 중 일부를 제거하는 인공지능 최적…

I. 알파고의 학습 방법, 강화학습 가. 강화학습(Reinforcement Learning)의 개념 - 데이터의 상태를 인식하여 행위 기반 환경으로 받는 보상을 학습하여 최적화 정책 찾는 기계학습 나. 강화학습의 필요성 학습/결과가…