갱스터의 블로그

Intorduction Example: Salmon-Sea Bass Problem Bayesian Classifier에 대해 학습하기에 앞서 하나의 예를 먼저 들어보자. 우리는 연어와 베스를 구별하는 일을 할 때 두 가지의 선택지가 있다. 첫 번째는 사람이 구별하는 것이고, 두 번째는 자동화 시스템이다. 그렇다면 우리는 어떤 것을 선택할 것인가? 당연히 자동화 시스템을 통해 분류하는 것이 이득이므로 후자를 고를 것이다. 따라서, 전문가만이 할 수 있던 일을 알고리즘이 해결함으로써 이점이 높다. 이때 ML이 아닌 자동화 시스템을 사용한다면 if문(전통적)을 통해 분류를 진행할 수 있다. 하지만 ML을 통해 성능을 높여보자. 컨베이어 벨트에 연어로 베스를 통과시키면 우리는 카메라로부터 길이나, 밝기, 너비 ..

Machine Intelligence Early AI 사람에겐 어렵지만, 컴퓨터에게 쉽다. 예로 수학적인 규칙이나, search가 있다 Modern AI 사람에게는 쉽지만 형식적으로 표현하기 어렵다.(컴퓨터에 가르치기 어려움) 직관적인 정보와 비공식적인 지식이 있다는 특징이 있다. 예로 사람의 말을 이해하는 것이나, 손으로 쓴 숫자를 인식하는 것이 있다. Machine Learning ML의 분류는 다음과 같다. Task T를 수행하는 능력을 Performance P로 측정할 때, Expression E로 T의 P가 향상되는 것을 ML이라고 한다. (1997, Mitchell) 이때, 엑셀로 한 계산이나 E로 P가 향상되지 않는 경우거나, If문을 통한 분류는 ML이 아니라고 할 수 있다. 위 사진과 같..