[ML] KNN 알고리즘 - AND, XOR 연산
- scikit-learn 파이썬에서 쉽게 사용할 수 있는 머신러닝 프레임 워크, 라이브러리 회귀, 분류, 군집, 차원축소, 특성공학, 전처리, 교차검증, 파이프라인 등 머신러닝에 필요한 기능을 갖춤 학습을 위한 샘플 데이터 제공 - KNN(K-Nearest Neighbors, k-최근접 이웃 알고리즘) 새로운 데이터 포인트와 가장 가까운 훈련 데이터셋의 데이터 포인트를 찾아 예측 이웃이 적을 수록 모델의 복잡도 상승 → 과대적합 이웃이 전체 데이터의 개수와 같아지면 항상 가장 많은 클래스로 예측 → 과소적합 k값에 따라 가까운 이웃의 수가 결정 분류와 회귀에 모두 사용 가능(지도학습) 결정경계(Decision Boundary) : 클래스 분류하는 경계 데이터 포인트(sample) 사이 거리 값 측정 방..
2021. 4. 29.
[AI] 인공지능 기초
- 인공지능의 종류 약한 인공지능 (Weak AI) 학습을 통해 문제를 해결 주어진 조건 아래서만 작동 → 사람을 흉내내는 수준 자율자동차, 구글번역, 페이스북 추천 등 구글 AlphaGo, IBM Watson, 아마존 Alexa, Apple Siri 등 강한 인공지능 (Strong AI) 사고를 통해 문제 해결 사람과 같은 지능 (추론, 문제해결, 계획, 의사소통, 감정, 지혜, 양심) 초 인공지능 (Super AI) 창의력을 통해 문제 해결 모든 영역에서 인간을 뛰어넘는 인공지능 - 인공지능(Artificial Intelligence) : 컴퓨터가 인간의 행동을 모방할 수 있게 해주는 기술 - 머신러닝(Machine Learning) : 통계 기법을 사용하여 기계가 학습을 통해 기능을 향상시킬 수 있..
2021. 4. 29.
