비지도학습 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 머신러닝이란? 지도학습/비지도학습/강화학습 안녕하세요 오늘은 머신러닝에 대해 스터디해보려고 합니다. AI, 인공지능이라는 단어는 매스컴을 통해 벌써 많이 접하셨을텐데요. 머신러닝은 간접적으로 들어봤을 수도 있고 , 못 들어보신 경우가 더 많을껍니다. 그러면 머신러닝이 무엇인지부터 살펴볼텐데요. 머신러닝 안에는 딥러닝이라는 분야가 또 있는데요. 이 둘의 결정적인 차이는 데이터의 스스로 학습여부입니다. 머신러닝은 우리가 직접 학습 시켜야 하고 딥러닝은 데이터를 주면 특징을 파악해서 스스로 학습을 합니다. 머신러닝에는 지도학습/비지도학습/강화학습이 있는데요. 지도학습과 비지도학습의 가장 큰 차이는 타겟값 Y의 유무입니다. (X값을 입력함으로써 얻게되는 값을 Y값이라고 생각하면 되겠습니다.) 지도학습은 타겟값이 있고 x값을 독립변수, y값을 종속변수라고.. 더보기 [python스터디] 머신러닝/비지도학습/차원축소 Feature Selection(변수선택) 안녕하세요 오늘은 머신러닝 스터디 중 비지도학습을 위한 차원축소의 방법으로 '변수선택'을 스터디 해보도록 하겠습니다. 차원축소를 하는 이유는? 3차원(x,y,z축)그래프를 2차원으로 만든다고 이해하시면 되는데요. 그 이유는 첫번째로 시각적으로 보기 쉽게하기 위한 이유가 있고요. 두번째로 X,Y,Z축을 PC1, PC2 2개축으로 변환함에 따라 새로운 변수가 생기기 때문이고요. 마지막으로 빅데이터는 한개 컬럼만해도 로우값이 100만개에 달한답니다. 변수/특징이 많아지면 이를 채우기 위한 데이터도 많아져야하는데, 여기서 차원의 저주라고 하는 데이터의 문제가 발생할 수 있기 때문죠. 그래서 우리는 차원축소의 방법으로 변수선택(Feature Selection)을 실습해보려고 합니다. 변수선택은 한마디로 의미있는 .. 더보기 이전 1 다음
