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저희는 실습 환경으로 주피터 노트북(jupyter notebook)을 사용합니다. 왜 그냥 파이참과 같은 파이썬 에디터에서 진행하지 않냐하면, 주피터노트북에서는 바로바로 실행 결과를 확인할 수 있습니다. 아래 그림과 같이 한줄치고 결과물 확인할 수 있고, 한줄치고 결과물 확인할 수 있습니다. 처음에 머신러닝 공부할 때, 묻지도 따지지도 않고 주피터 노트북으로 하길래 왜 저렇게 하나 궁금했었는데 저도 하다보니깐 알게 되네요. 여하튼 이제 주피터 노트북으로 코딩을 시작해볼텐데 설치 방법은 아래와 같습니다. 맥과 윈도우에서 아나콘다를 다운받아서 https://www.anaconda.com/distribution/ 주피터 노트북이 같이 설치가 되면 실행을 시켜주면 됩니다. 자 이제 주피터 환경세팅이 끝났습니다...

머신러닝(딥러닝)을 시작할 때, 여러가지 툴들을 들어봤습니다. 텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 사이킷런(Scikit-learn), 케라스(Keras) 대해 잠깐 알아보고 가겠습니다. 얘네들의 장/단점을 간결하게 설명드리겠습니다. 다 훌륭한 툴들인데, 얘들의 장단점을 간단하게 한번 보고 가면 아래와 같습니다. 장점 단점 텐서플로우 텐서보드(TensorBoard)를 통해서 파라미터 변화 양상이나 DNN의 구조를 알 수 있습니다. 메모리를 효율적으로 사용하지 못합니다. 사이킷런 탄탄한 학습 알고리즘을 가지고 있습니다. 딥러닝이나 강화 학습은 다루지 않습니다. 파이토치 간단하고 직관적으로 학습을 할 수 있습니다. 텐서플로우에 비해 사용자층이 얕고 예제를 구하기 힘들 수 있습니다. 케..

머신러닝과 딥러닝에 대해서 알아보고 지도학습 비지도학습 강화학습 이라는 것에 대해서도 알아보고 가겠습니다. 기계학습(Machine learning)은 기계가 학습하는 것 입니다. 예를 들면 고양이를 알아보는 것을 컴퓨터에게 가르쳐준다고 생각해봅시다. 기존의 방식은 고양이라는 애는 귀가 2개고 코가 1개고 눈이 2개고 귀엽고 털이 있다. 라고 알려줍니다. 하지만 머신러닝에서는 정확히 고양이는 귀가 2개 있고, 눈은 둥글고 이런 것들을 정해주지 않고 이런 고양이들을 쭉 보여줍니다 컴퓨터에게 그러면 컴퓨터가 이런 애들이 고양이구나... 하면서 인식하게 됩니다. 그래서 새로운 사진이 들어오면, 얘가 지금까지 봤던 고양이와 비슷하기 때문에 nn%확률로 고양이 같다 라고 하고 그러면 딥러닝은 무엇일까요? 머신러닝은..

강의소개 -참조 [1] - http://hunkim.github.io/ml/