AI38 머신러닝의 기초 머신러닝의 기초 이론은 매우 간단하다, 우리가 학습+경험을 통해 알게된 사실들로 세상을 판단하듯 컴퓨터 또한 학습을 통해 세상을 판단하게 하는것 그것이 머신러닝이다. 예를 들어보자. "무릎이 쑤시면 비가 내릴 확률이 크다" "비가 낮게 날면 비가 내릴 확률이 크다" "습도가 높으면 비가 내릴 확률이 크다" 세상에 절대적인것은 없다, 기상 캐스터가 "내일 비가 내릴 확률은 80%"입니다, 라고 해도 비가 내릴수도 있고 안 내릴수도 있다. 위의 사진을 보면 강아지 처럼 보인다. 실제로는 사람이 헤드셋을 낀것뿐이다. 컴퓨터는 이게 헤드셋을 쓴 사람인지, 강아지 얼굴인지 모른다. 그저 학습된 모델로 이미지를 봤을때 ""강아지일 확률이 크다!""라고 판단한것 뿐이다. 위의 이미지를 보자!! 우린 위의 이미지의 왼.. 2021. 6. 3. 1. 시작하기 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 6. 3. 이전 1 2 3 4 5 다음
