머신러닝2 머신러닝 (Machine Learning) 개요 및 유형 1. 머신러닝이란? 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)이란 컴퓨터 프로그램의 데이터 처리 경험을 바탕으로 정보처리능력을 향상시키는 것, 혹은 이와 관련한 학문이다라고 정보통신용어 사전에 정의되어 있다. 자율주행자동차, 필기인식 등 알고리즘 개발이 어려운 분야에 적용이 가능하다. 머신러닝은 어느 시기에 누가 정의하느냐에 따라 다양한 정의가 있다. 아서 사무엘(Arthur Samuel, 1901~1990)은 이미 1959년에 머신러닝의 용어를 대중화시켰다. 실제로 알파고 나오기 이전부터 하나의 학문으로 존재했던 개념이다. 알파고가 몇 년 전에 이세돌 프로를 이겼을 때 실제로 바둑은 경우의 수가 굉장히 크기 때문에 대부분의 머신러닝 학자들은 아직은 사람 못 이기지 않나 생각했다. 경우의 수가 .. 2023. 4. 20. 머신러닝 선형회귀분석 (Linear Regression) 머신러닝 분야에서의 회귀분석에 대해 알아본다. 여기서 말하는 회귀분석은 선형회귀분석을 말한다. 1. 회귀분석 (Regression) 통계학과 머신러닝에서의 선형회귀분석은 동일한 용어를 사용하긴 하지만 접근하는 방식이나 관점이 약간 다르다. 회귀분석이란 한 변수를 다른 변수 / 변수들의 함수 관계로 표현하는 것을 말한다. 선형회귀분석(Linear Regression)은 독립변수 X로 종속변수 Y를 설명할 때 이 관계가 선형인 경우를 말한다. 물론 독립변수 X는 여러 개일 수 있다. 선형관계를 가지고 데이터를 분석한다. 통계학에서는 어떤 통계학적인 설정이나 가정이 전제가 되어야 한다. 통계학의 회귀분석에서도 4가지 가정이 전제가 되어야 한다. 선형성이 있느냐? 오차가 정규성이 있느냐? 등분산이냐? 독립이냐?.. 2023. 4. 15. 이전 1 다음
