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베이즈 확률론(Bayesian probability)

베이즈 확률론(Bayesian probability)베이즈 확률론(Bayesian probability)은 확률을 '지식 또는 믿음의 정도를 나타내는 양'으로 해석하는 확률론이다.확률을 발생 빈도(frequency)나 어떤 시스템의 물리적 속성으로 여기는 것과는 다른 해석이다. 이 분야의 선구자인 18세기 통계학자 토머스 베이즈(T. Bayes...

가장 쉬운 superlearner [ML-Ensemble (mlens) library]

가장 쉬운 superlearner기존에 알려진 9개 학습모델을 모두 활용한다. 사용하는 방법은 각각의 방법과 완전하게 동일하게 만들어 버릴 수 있다.결국, 하나의 학습모델을 활용하는 것과 완전히 동일해진다. 이 방법을 사용하지 않을 이유가 없다.나아가서, 기계학습이 기계학습을 이용한다. 이쯤되면, 또 한번 기계학습을 올려도 좋을 듯하다.&nbs...

가장 쉬운 dynamic classifier selection algorithms

가장 쉬운 dynamic classifier selection algorithms 기존에 알려진 학습모델을 모두 활용한다. 사용하는 방법은 각각의 방법과 완전하게 동일하게 만들어 버릴 수 있다.결국, 하나의 학습모델을 활용하는 것과 완전히 동일해진다. 실제 계산과정은 완전히 다르다. 매우 복합적이다.하지만, 실제 프로그램하는 입장에서 이 방법을...

Genetic algorithms(GA) vs generative models(VAE or GAN)

Genetic algorithms (GA) vs generative models (VAE or GAN)전통적인 유전 알고리듬(GA, 교차와 변이를 모두 사용하는 방법)의 보다 현실적인 사용법은 아래의 두가지를 포함하는 것이다. 아래의 작업들은 전통적인 GA의 핵심 아이디어를 결코 훼손하지 않는다. 하지만, GA 계산 능력을 향상시킨다....

anaconda, 파이썬 설치와 딥러닝 준비 [keras --> tf.keras]

Anaconda3 (아나콘다3)?아나콘다는 패키지 관리와 디플로이를 단순케 할 목적으로 과학 계산을 위해 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 자유-오픈 소스 배포판이다. 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리된다. 아나콘다 배포판은 1300만 명 이상의 사용자들이 사용하며 윈도우, 리눅스, macOS에 적합한 1,400개...

표현식과 다양성에 대해서 [기계학습]

기계학습(machine learning), 표현식(representation)과 다양성(diversity)에 대해서기계학습의 3요소: 표현식(representation), 성능지수(evaluation) , 최적화(optimization)  궁극적으로 필요한 것은 높은 성능지수이다. (사람보다 훨씬 더 정밀하게 특정한 일을 할 수 있는가...

AI_in_Practice: Scikit-learn and Keras 가장 쉬운 기계학습 강의록 [Scikit-learn and Keras] [예제 프로그램 묶음]

통계 물리학분과 겨울학교 [2020년 1월13일--17일](http://incredible.egloos.com/7477666) 강의록  Machine Learning in Practice: Scikit-learn & Keras [강의 자료][슬라이드 주석이 포함됨.]20200113_stats_w_ihlee_part1.pdf202...

가장 쉬운 가우시인 프로세스, 기대 향상, 그리고 베이지안 옵티마이제이션

가장 쉬운 가우시인 프로세스, 기대 향상, 그리고 베이지안 옵티마이제이션 (Bayesian optimization)https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_optimizationhttps://github.com/krasserm/bayesian-machine-learning/blob/master/bayesian_optimiza...

가장 쉬운 회귀 (regression)

가장 쉬운 회귀 (regression)https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis영국의 유전학자 프랜시스 골턴은 부모의 키와 아이들의 키 사이의 연관 관계를 연구하였다. 부모와 자녀의 키사이에는 선형적인 관계가 있고 키가 커지거나 작아지는 것보다는 전체 키 평균으로 돌아가려는 경향이 있다는 가설을 세웠다. 이...

가장 쉬운 TSNE

가장 쉬운 TSNE (T-Distribution, Stochastic, Neighborhood, Embedding)인공지능의 도구에는 최적화, 분류, 인공신경망이 있다. 이중에서 분류는 대체적으로 2차원에 데이터를 표시하는 것으로 귀결된다.가장 대표적인 것이 PCA이다. 주성분 분석, Principal Component Analysis이다.그 ...
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