AI

2장 간단한 분류 알고리즘 훈련 퍼셉트론 분류를 위한 초창기 머신 러닝 알고리즘 파이썬을 사용한 효율적인 구현 방법 적응형 선형 뉴런 기본적인 최적화 사이킷런 머신 러닝 라이브러리_강력한 분류 모델 사용의 기초 1. 인공 뉴런: 초기 머신 러닝의 간단한 역사 1943년 워렌 맥컬록(Warren McCulloch), 월터 피츠(Walter Pitts) : 간소화된 뇌의 뉴런 개념 발표 = 맥컬록-피츠(MCP) 뉴런 *뉴런: 뇌의 신경 세포와 서로 연결 => 화학적/전기적 신호 처리, 전달 *신경 세포 -> 이진 출력을 내는 간단한 논리 회로 여러 신호 -> 수상 돌기 => 세포체 합쳐짐 합쳐진 신호 > 특정 임계 값 -> 출력 신호 생성 -> 축삭 돌기 이용하여 전달 프랑크 로젠블라트(Frank Rosen..

1장 컴퓨터는 데이터에서 배운다 1. 데이터를 지식으로 바꾸는 지능적인 시스템 구축 머신 러닝 20세기 후반, 자기 학습(self-learning) 알고리즘(: 데이터 -> 지식 추출 -> 예측)과 관련된 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 하위 분야 데이터에서 더 효율적으로 지식 추출 -> 예측 모델과 데이터 기반의 의사 결정 성능 점진적 ↑ ex. 견고한 이메일 스팸 필터, 편리한 텍스트와 음성 인식 소프트웨어, 믿을 수 있는 웹 검색 엔진, 체스 대결 프로그램, 자율 주행 자동차, 의료 어플리케이션,... 2. 머신 러닝의 세 가지 종류 지도 학습 레이블된 데이터 직접 피드백 출력 및 미래 예측 비지도 학습 레이블 및 타깃 X 피드백 X 데이터에서 숨겨진 구조 찾기 강화 ..