코딩일기

안녕하십니까 다제입니다. 지금까지 배웠던 내용에 편향-분산 트레이트오프 관점으로 잠깐 복습해 볼까요? Bagging - 편향↓ 분산↑ 효과를 줌 ( 즉, 편향↑, 분산↓은 데이터에 적용하면 좋음 ) Boosting - 편향↑ 분산↓ 효과를 줌 ( 즉, 편향↓, 분산↑은 데이터에 적용하면 좋음 ) 그럼 Boosting은 어떻게 위와 같은 효과를 주는 살펴보고 그중에서도 AdaBoost가 어떻게 작동하는지에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 그러기 위해서는 일단 Bagging과 Boosting의 차이를 알아봐야겠죠? ** 목차 ** 1. Bagging vs Boosting 2. AdaBoost의 개념 3. AdaBoost의 장점 & 단점 1. Bagging vs Boosting -. 공통점 Bagging과 Bo..

안녕하세요 다제입니다. 오늘부터는 머신러닝에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 빅데이터, 딥러닝, 인공지능 등 요즘 우리가 너무 자주 듣는 말 입니다. 사실 인공지능에 관한 학문적 연구는 오래 전부터 시행되었는데 왜 최근 이렇게 난리난리 일까요? 그래서 제가 준비했습니다! 오늘은 머신러닝이 핫한 이유와 머신러닝의 개념 그리고 배경 지식에 대해 나누어 보고자 합니다. 1. 머신러닝이 HOT한 이유 -. 옛날에는 활용할 수 있는 데이터가 pc, 스마트폰의 도입으로 기아급수적으로 증가하였다. -. 컴퓨터 성능이 매우 많이 좋아졌다. -. 머신러닝의 활용성한 가치 창출과 그로 인한 수익이 증명되었기 때문에!( 맞춤영상/광고 ) 사실 머신러닝을 하기 위해서는 많은 데이터가 필요합니다. 기계에게 학습시킬 데이터가 많을..