머신러닝1 Deep Learning(딥러닝) 개요 일반적으로 머신러닝(Maching Learning:ML)은 현재 값(예측할 값: predictor)을 x로 두고, 실제값(response)을 y라고 하면, y=f(x)를 만족하는 함수(function) f()를 찾는데에 포커싱 되어있다. - 학습되어진 함수 f()는 새로운 x'값이 주어졌을 때에도 분류하는 데에 사용된다. - 예를 들어 어떠한 이미지(x=image)가 주어지고 이미지의 카테고리(y= category)를 맞추는 문제라고 할 때, 이미지를 카테고리로 바꿔주는 함수를 학습하는 것이다. - 학습하는 이유는 새로운 이미지에 대해 학습한 함수를 적용하여 어떤 카테고리인지 예측하기 위해서이다. - 하지만 우리가 원하는 것은 x와 f()가 주어진 상태에서 y값을 얻는 것이 목적이 아닌 경우가 있다. 딥.. 2020. 11. 21. 이전 1 다음