[혼공머신러닝] 1장, 2장 정리

안녕하세요 Dibrary입니다.

이번에는 '혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝' 책을 공부하면서 간단히 내용을 정리해보겠습니다.

혼공학습단에 선정되기도 했고, 어차피 머신러닝, 딥러닝에 대해 간략한 개괄정도밖에 몰랐어서 이참에 좀 제대로 정리해두고자 합니다.

 

머신러닝 = 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야
딥러닝 = 머신러닝 알고리즘 중 인공신경망을 기반으로 한 방법들을 지칭

 

이 책은 구글의 Colab에서 실행해보는 것으로 구성되어 있습니다.

제가 띄운 화면인데, 정말 심플하죠? Jupyter를 띄운것이랑 거의 차이가 없습니다. 

단지, 몇 가지 설정을 통해 GPU나 TPU 등을 써볼 수 있다는 장점이 있습니다.

 

 

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간단하게, 데이터가 눈에 띄게 2가지로 분류된 것을 볼 수 있습니다.

즉, 아래쪽에 있는 것들과, 오른쪽에 파란점들은 각각의 공통적인 특성을 가지고 있다는 추론이 가능하죠.

위와 같이 어떤 것인지 모르는 데이터가 해당 분포에 삽입되었을 때, 이 데이터가 어떤 데이터일까? 를 확인할 수 있는 방법이 바로 '머신러닝'입니다.

 

여기서는  k-최근접 이웃 방법(KNN)을 사용합니다.