2wk_Deep learning

Deep learning is a specific type of machine learning(딥러닝은 머신러닝의 특정 유형입니다.)

▪ Solid understanding of the basic principles of machine learning is needed(머신러닝의 기본 원리에 대한 탄탄한 이해가 필요합니다.)

▪ General principles of machine learning will be provided(머신러닝의 일반원리를 강의합니다.)

▪ 과제

- 학습 데이터 피팅 → 필요조건

- 새로운 데이터에 일반화되는 패턴 찾기 → generalization(일반화)가 머신러닝의 핵심목표

 

Data-Driven Machine Learning System

 

→ x와 y의 관계를 이어주는 function을 배출 

 

머신러닝의 3요소는?

From a great professor
A computer program is said to learn from experience E 경험
with respect to some class of tasks T 
and performance measure P, 성능을 높이기 위해
if its performance at tasks in T, as measured by P, 
improves with experience E.
- From Machine Learning (Tom Mitchell)

 

 

• Supervised Learning(지도학습): y값이 있음
• Unsupervised Learning(비지도학습): y값이 없음

 

→ 오분류: 암이 있는데 없다고 나온 경우

→ 오분류: 핵폭탄을 쏘면 안되는데 쏜 경우 

 

• 범주 불균형

→ 모든 제품에 대해 정상이라고 하지만, 90%의 정확도가 나옴

→ 이유: 범주의 불균형(100개만 확인, 데이터셋 1:9)