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baekwisdom02.tistory.com 슬기의 블로그 분류 문제를 위한 머신러닝 알고리즘에는 무엇이 있을까? 13 👾분류 문제를 위한 머신러닝 알고리즘👾 최근 sLLM 분야와 관련한 프로젝트를 위한 학습을 진행해야하기도 했하, 머신러닝 수업을 들으면서 관련 분야에 대한 공부와 기본적인 머신러닝 알고리즘에 대한 공부 또한 함께 진행하고 있는데요, 머신러닝을 공부하면서 관련 알고리즘과 개념을 스스로도 분명히하고, 이해하기... 2024.04.06 블로그 검색 더보기 shinbe.tistory.com IT신비 머신러닝 최적화 알고리즘 (Optimization Algorithm) 유형 및 장단점 / ① 장단점 가. 머신러닝 최적화 알고리즘 유형 머신 러닝 성능 향상을 위해 옵티마이저는 스텝 방향, 스텝 사이즈 두 가지 측면에서 지속적 발전 나. 머신러닝 최적화 알고리즘 유형별 장단점 유형 장단점 Stochastic Gradient Decent 장점 학습률을 기준으로 손실함수(Loss Function) 그래프의 경사를 따라내려 가면서... adam nag SGD RMSProp Adadelta Momuntum 2024.03.24 emkeilab.com 엠케이랩 인공지능의 진화: 머신러닝 알고리즘의 혁신 인공지능의 진화: 머신러닝 알고리즘의 혁신 인공지능(AI)의 발전은 머신러닝 알고리즘의 혁신에 의해 주도됩니다. 이 블로그 글에서는 머신러닝 알고리즘의 진화와 혁신에 대해 살펴보고자 합니다. 최근의 기술적 발전은 AI 분야에서 엄청난 변화를 가져왔으며, 이를 통해 우리는 더 나은 예측, 패턴 인식, 자동화 등의... 인공지능 및 머신러닝 2024.04.29 머신러닝의 미래: AI가 산업과 사회를 바꾸는 방법 머신러닝: 인공지능 혁명의 초석 cstella.tistory.com 취미생활 머신러닝 알고리즘 머신러닝 알고리즘 선형회귀(liner regression) 연속형 변수인 목표변수예측 지도학습, 회귀 연속된 변수를 예측하기 위는 최적의 직선을 찾는 알고리즘 로지스틱회귀(logistic regression) Yes/No처럼 두가지 분류(범주)를 나누는 알고리즘 지도학습, 분류 K-최근접 이웃(KNN, K Nearest Neighbors) 거리 기반 모델, 각... 2024.05.29 koovendingmachine.tistory.com 지식 자판기 머신러닝 알고리즘 종류와 원리 1. 지도 학습 알고리즘 지도 학습은 레이블된 데이터를 기반으로 모델을 학습하는 방법입니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등이 있습니다. 선형 회귀는 입력 특성과 목표 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 알고리즘으로, 주로 연속형 값을 예측하는데 사용됩니다. 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 사용되며, 시그모이드 함수를 통해 클래스 확률을 예측합니다. 결정 트리는 입력 변수에 대해 질문을 하고 데이터를 분할하여 예측을 수행하는 알고리즘으로, 해석이 용이하고 설명력이... 2. 비지도 학습 알고리즘 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 기반으로 모델을 학습하는 방법입니다. 대표적인 알고리즘으로는 군집화, 차원 축소, 이상 탐지 등이 있습니다. K-means 클러스터링은 주어진 데이터를 K개 클러스터로 그룹화하는 알고리즘으로, 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 분할합니다. 주성분 분석(PCA)은 데이터 차원을 줄이는데 사용되는 알고리즘으로, 주요한 정보를 유지하면서 데이터 분산을 최대한 보존합니다. 이상 탐지는 정상적인 패턴에서 벗어난 이상한 데이터를 식별하는 알고리즘으로, 보안 및 이상 감지 시스템에서... 3. 강화 학습 알고리즘 강화 학습은 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 대표적인 알고리즘으로는 Q-learning, Deep Q Network 등이 있습니다. Q-learning은 상태와 행동에 대한 가치를 추정하고, 이를 통해 최적 행동을 선택하는 알고리즘으로, 간단한 환경에서 사용됩니다. Deep Q Network는 신경망을 사용하여 Q-learning을 확장한 알고리즘으로, 복잡한 환경에서 좋은 성능을 보입니다. 결론 이렇듯 다양한 종류 머신러닝 알고리즘이 있으며, 각각은 특정한 유형 문제를 해결하는 데 효과적입니다. 초보자라도 이러한 알고리즘들을 이해하고 적절히 활용하여 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다. 머신러닝은 미래 핵심 기술 중 하나로, 계속해서 연구와 발전이 이루어지고 있습니다. 따라서 머신러닝에 대한 지식과 이해를 높이는 것은 미래를 준비하는 데 중요한 요소입니다. 4 이렇듯 다양한 종류 머신러닝 알고리즘이 있으며, 각각은 특정한 유형 문제를 해결하는 데 효과적입니다. 초보자라도 이러한 알고리즘들을 이해하고 적절히 활용하여 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다. 머신러닝은 미래 핵심 기술 중 하나로, 계속해서 연구와 발전이 이루어지고 있습니다. 따라서 머신러닝에 대한 지식과 이해를 높이는 것은 미래를 준비하는 데 중요한 요소입니다. 2024.03.04 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 밸류닥터 구자룡 커리어 분야 크리에이터 알고리즘에 의한 예측 마케팅 하는 방식은 온라인 기반 비즈니스의 일반적인 방법이 되고 있다. 다만 추천 알고리즘을 개발하기 위해서는 빅데이터가 있어야 하고, 빅데이터 분석과 머신러닝 알고리즘을 개발하는 데이터 과학자가 있어야 한다. 또한 데이터를 이해하고 마케팅에 활용할 수 있는 데이터 마인드가 전사적으로 형성되어야 성공가능성이... 알고리즘 데이터 예측 2024.02.21 브런치스토리 검색 더보기 it-traing-camp.tistory.com IT 트레이닝 캠프 머신러닝 알고리즘의 종류와 응용 사례, 미래 전망 머신러닝은 현대 데이터 과학의 핵심 기술로, 다양한 분야에서 혁신적인 응용 사례를 제공하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 머신러닝 알고리즘의 주요 종류와 그 기술적 특징, 다양한 응용 사례, 그리고 앞으로의 발전 가능성에 대해 살펴보겠습니다. 이를 통해 머신러닝이 어떻게 우리의 삶과 산업에 변화를 가져오고... 2024.05.29 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 시라소니 시라소니 - 카카오스토리 작동하는지, 어떤 이유로 우려를 불러일으키는지에 대해 상세히 설명하면서 알고리즘에 문제를 설명하고 있다. 저자는 머신러닝 알고리즘 이 실제로는 많은 수작업을 요하며 인간이 변수를 조절할 수 있다는 점... 2024.05.11 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 머신러닝 알고리즘 저자 바딤 스몰야코프 출간 2023.11.26. e북 34,200원 머신 러닝 알고리즘 저자 주세페 보나코르소 출간 2019.2.28. 도서 31,500원 파이썬 머신러닝 완벽 가이드(데이터 사이언스 시리즈 31) 저자 권철민 출간 2019.2.28. 도서 34,200원 머신러닝 알고리즘 마스터 저자 주세페 보나코르소 출간 2020.1.20. 도서 35,000원 e북 25,200원 핸즈온 머신러닝 딥러닝 알고리즘 트레이딩 저자 스테판 젠슨 출간 2020.7.31. 도서 38,700원 알고리즘 트레이딩 시스템 개발(머신러닝을 이용한)(Hanbit RealTime 127) 저자 안명호, 류미현 출간 2016.5.24. 도서 16,200원 머신러닝 도감 저자 아키바 신야 외 출간 2019.12.19. 도서 23,400원 e북 16,380원 알고리즘 중심의 머신러닝 가이드 저자 스티븐 마슬랜드 출간 2016.12.28. 도서 28,800원 머신 러닝 저자 피터 플래치 출간 2016.1.27. 도서 29,700원 R을 활용한 머신 러닝(2판)(acorn+PACKT 시리즈) 저자 브레트 란츠 출간 2017.9.15. 도서 32,400원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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