블로그
- AI기본 학습,Supervised Machine Learning, Classification, Decision Tree, Cross-Validation ⸻ 43. Section 7 — Cross-Validation 43. Section 7 — Cross-Validation One train-test split may sometimes be lucky or unlucky. 한 번의 Train-Test 분할은 우연히 운이 좋거나 나쁠 수
- AI기본 학습,Supervised Machine Learning, Classification, Decision Tree, Pruning(가지치기) 37. Section 6 — Pruning 37. Section 6 — Pruning The notebook now tries to make the tree simpler. 이제 노트북은 트리를 더 단순하게 만들려고 합니다. This is called pruning. 이것을 **가지치기
- 기계학습 첫째, 지도학습(Supervised Learning)은 정답을 알려주고 학습시키는 방식이다. 문제와 정답을 모두 알려주고 AI를 학습시키는 방법인 지도학습은 크게 분.......
- [10년 전 오늘] 인공지능 알파고에게 가르쳐 준 수 처음에는 사람의 기보를 학습 수십만 판의 프로기사 바둑 기보를 입력 어떤 상황에서 어떤 수를 두는지 패턴을 학습 이것을 지도학습(Supervised Learning)이라고 합니다.
- 머신러닝과 딥러닝은 인공지능(AI)의 하위 분야 Machine Learning vs Deep Learning 특징으로는 지도학습(Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터를 기반으로 학습. 예: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류. 강화학습(Reinforcement Learning): 보상을.......
- 디지털경제(윤준탁) 키워드 Kurzweil) Weak AI (ANI : Narrow) Strong AI(AGI : General) Super AI (Superintelligence/ Nick Bostrom) Supervised Learning : Inp.......
- The Reunion: a new science-fiction story about surveillance in China U-net, Sem-supervised Learning, GOFAI, Meta Learning 등등(물론, 여기저기 돌아다니며 주워 들은 것일 뿐, 이게 다가 아니죠).
- [ML/DL] 머신 러닝의 기본 요소 - 지도 학습, 비지도 학습, 교차 검증, 규제 머신 러닝의 네 가지 분류 ① 지도 학습(supervised learning) 지도 학습은 가장 흔한 경우로, 종종 사람이 레이블링한 샘플 데이터가 주어지면 알고 있는 타깃에 입력
- 생활코딩 - Machine Learning 1 : 15. 머신러닝의 분류 v=Z8tZjIOptZI&list=PLuHgQVnccGMDy5oF7G5WYxLF3NCYhB9H9&index=15 아래 내용은 생활코딩 - Machine Learning 지도 학습 (Supervised Learning) 여기서 지도는 기계를 가리치는 의미로 생각하면 됨! 문제집을 푸는것과 비슷함.
- [추천강의] 이은아님 머신러닝 비정형 데이터 분석 11/11 GPT Improving-Language-Understanding-by-Generative-Pre-Training 요약하자면 Unsupervised Learning을 통한 Pretrained-LM의 구축과 Supervised Model Architecture Unsupervised Learning 이 단계에서는 Unsupervised Learning을 통한 Language Model을 구성.......
1 페이지
다음 →