파이썬 기초부터 시작하는 딥러닝 영상인식 바이블 4주차 후기
아직 part 2 차트를 이용한 데이터 시각화 기초 강의도 다 못 들었는데 빨리 자율주행으로 옮기고 싶어요 흐흐흐흐
그래서 파이썬 딥러닝 강의 뒷부분에서는 어떤 것도 배울 수 있는지 소개도 할 겸 잠깐 맛보기로 먼저 들어봤어요!!
part 3에서는 머신러닝, part 4에서는 딥러닝, part 5에서는 자율주행영상 인식을 학습합니다.
머신러닝이 뭔지 딥러닝이 뭔지 자율주행 영상인식 기초실습이 있어서 먼저 들은 후에 자율주행 영상인식 파트에서는 무엇을 배우는지 정도만 미리 들어보도록 하겠습니다.
파트2가 아직 끝나지 않아서 따라가지 못하면 어쩌나 했는데 이론부분은 머신러닝, 딥러닝 지식을 배우는 챕터라서 전혀 문제가 되지 않았습니다!!
part 3과 4에서는 이론중심의 챕터와 실습중심의 챕터로 나누어져 있어서 먼저 part 3 머신러닝의 Ch01. 딥러닝의 기본 불붙이기부터 들어봤습니다!!
파이썬 딥러닝 강의 Part 3에서는 인공머신, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지, 이들의 관계는 어떠한지부터 시작해서
이런 내용을 배우게 됩니다.
<인공지능, 머신러닝, 딥러닝이란?>>
저도 무작정 파이썬 딥러닝 강의를 찾으면서 배워보고 싶다는 생각은 하고 있었지만 정확히 이들의 차이점이 무엇인지는 몰랐지만 강의에서 궁금한 점을 잘 알려주셨습니다.
인공지능 : 인공적으로 만들어진 지능, 사람의 행동 모방을 가능하게 하는 기술 머신러닝 : 통계학적 기법을 이용하여 데이터의 규칙을 찾아 스스로 강화하는 등 인공기능 기술 중 하나 딥러닝 : 스스로 학습하고 미래를 예측하는 머신러닝의 한 분야
인공지능 マシン머신러닝 ディープ 딥러닝 관계를 가지고 있다고 합니다
머신러닝이란 무엇인가?
●rule 기반방식 vs 머신러닝
Rule 기반 방식은 전통적인 프로그래밍으로 규칙에 따라 아웃풋이 나오는 방식입니다.강의 처음에 지하철 요금 계산기를 만든 것처럼 규칙을 입력해서 그 rule을 이용해서 프로그래밍을 하는 거래요.
머신러닝은 input에서 데이터와 아웃풋을 입력하면 rule을 찾아내는 것을 말합니다.표지판을 보고 어떤 표지판인지 인지하는 프로그램이 머신 러닝에 해당합니다.
rule을 입력할 지 아니면 rle을 찾을 지가 다른 점입니다.
<학습의 종류>
- 지도학습
기존 데이터 결과에서 학습&측정
2) 자율학습
기존 데이터 셋과 결과가 없을 때 사용
포털 사이트에 다양한 신문사에서 나온 비슷한 내용의 기사들을 주제별로 정리해 보여주는 게 cluster, 자율학습입니다.포털 사이트에서 아무 생각 없이 보던 건데, 이렇게 머신러닝이 사용되고 있다는 것을 알고 나니 신선했습니다.
3) 강화학습
너무 유명한 알파고가 강화학습의 예라고 하더라고요
<선형 회기>
머신러닝이 통계적 기법을 사용하기 때문에 간단한 통계적 개념도 함께 알려주세요.
대학강의와 자격증 공부를 하면서도 자주 마주친 선형회기
속분
바로 실습에 들어가는 게 아니라 기초이론부터 설명해 주셔서 혹시 저처럼 머신러닝, 딥러닝이 뭔지도 정확하게 모르겠지만 일단 배워보고 싶다!! 진행하는 분들께 정말 좋은 파이썬 딥러닝 강의입니다!
다음 시간에는 머신러닝에서 배운 나머지 이론과 딥러닝의 기초와 함께 파이썬 딥러닝 강의 피날레 자율주행 영상인식 파트에서는 무엇을 배울지 소개합니다.✨
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[본 게시물은 퍼스트 캠퍼스 서포터즈 3기로서 무료로 강의를 듣고 작성한 솔직한 리뷰입니다]