꾸준히 하고싶은 개발자

퍼셉트론 알고리즘 x1,x2는 입력신호 y는 출력신호 [임계값 θ 이하일때는 0, 넘어설 때는 1(활성상태-activate) 출력] w1,w2는 가중치 (입력신호가 결과에 미치는 중요도를 결정하는 매개변수 퍼셉트론은 구조 변경 없이 매개변수(가중치와 임계값)만 변경함으로써 AND, OR, NAND 논리 회로를 만들 수 있다. – 선형분리 가능 경사하강 알고리즘 예측값(hypothesis)과 실제값(y_data)이 얼마나 차이가 나는지 수치화한것을 비용(cost)또는 손실(loss)이라고 함 비용함수는 예측값과 실제값의 차이를 제곱해서 평균 낸 값을 반환 이를 오차제곱평균(MSE-mean squared error)라고 함 비용 함수는 아래로 볼록한 2차방정식 그래프이므로 비용함수의 최소값을 구하려면 임의의..

실습 tensorflow 는 아다콘다에 없음으로 cmd 창에서 설치해야된다. conda install tensorflow 써서 인스톨해보고 안되면 pip install tensorflow 으로 설치하자.

컴퓨터가 학습하고 생각하여 스스로 판단할 수 있도록 만드는 기술 사전적 개념 : 지성을 갖춘 존재 또는 시스템에 의해 만들어진 인공지능을 의미한다. 전통적 개념: 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 소프트웨어로, 인간이 가진 지적능력의 일부 또는 전체를 구현한 것이다. 기술적 개념: 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터공학 및 정보기술의 분야이다. 프로그래밍과 인공지능 프로그래밍 : 발생할 수 있는 모든 케이스에 대해 사람이 프로그램으로 구현하고 해동한다. 인공지능 : 컴퓨터 스스로 데이터를 학습하여 판단하고 행동한다. 인공지능 (1차 태동기 ) 인공지능의 시작 (1950~1960) 튜링 테스트(Turing Tes..

블로그 키워드 확인하기 여기서 테슬라 파일중 제목 과 내용를 추출해서 네이버 블로거 크롤링 한후 100개 의 토픽 분석 을 해서 LDA를 토픽 모델 시각화 할것이다.

텍스트 마이닝 텍스트 마이닝 text mining은 비정형의 텍스트 데이터로부터 패턴을 찾아내어 의미 있는 정보를 추출하는 분석 과정 또는 기법을 말한다. -텍스트마이닝은 데이터 마이닝과 자연어처리 natural language process, 정보검색 등의 분야가 결합된 분석 기법을 사용하여 텍스트 데이터로부터 유용한 고급 정보를 찾는 과정이다. 텍스트 전처리-->특성 백터화--> 머신러닝 모델 구축 및 학습/평가 프로세스 수행 텍스트 전처리는 토큰화,불용어제거, 표제어추출,형태소분석 등의 작업이 포함된다. 특성 벡터화와 특성 추출 -머신러닝 알고리즘으로 분석하기 위해서는 텍스트를 구성하는 단어 기반의 특성 추출(feature extraction)을 하고 이를 숫자형 값인 벡터 값으로 표현해야한다. -..

비지도 학습 :unsupervised learning은 훈련 데이터에 타깃값이 주어지지않은 상태에서 학습을 수행하는 방식이다. 훈련 데이터를 학습하여 모델을 생성하면서 유사한 특성(관계,패턴)을 가지는 데이터를 클러스터로 구성하며 그리고 새로운 데이터의특성을 분석하여 해당하는 클러스터를 예측한다. 군집화:clustering sms 테이터를 클러스터cluster 즉 군집으로 구성된다. 군집화 는 군집에 대한 정보를 가지고있지 않기 때문에 비지도 학습을 수행하여 데이터간 관계를 분석하며 유사한데이터를 군집으로 구성한다. 군집화를 위한 대표적인 알고리즘에는 K-평균과 계층적 군집이있다. K-평균알고리즘 K-평균 알고리즘은 K개의 클러스터를 구성하기 위한것이다. -K개의 중심점을 임의의 위치를 잡고 중심점을 기..