Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- 템플릿
- 장고
- toast
- swift toast message
- Machine Learning
- 빅데이터
- Deep learning
- 딥러닝
- 시각화
- 앱
- swift
- Artificial Intelligence
- 모델
- 인공지능
- 디자인패턴
- AI
- model
- APP
- Django
- python
- 파이썬
- 머신러닝
- Android
- Pycharm
- ios toast message
- 기계학습
- IOS
- view
- Toast Message
- BigData
Archives
- Today
- Total
목록서포트 벡터 머신 (1)
이끼의 생각
9. [머신러닝] 학습을 위한 다양한 알고리즘
반지도 학습(Semisupervised learning) 지도학습, 비지도학습, 강화학습은 대표적인 기계학습 방법들로 많은 분야에서 활용됩니다. 이번엔 많이 사용되지 않는 반지도 학습에 대해 짧게 설명을 드리겠습니다. 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터 모두를 활용해서 학습하는 것인데, 대개의 경우는 다수의 레이블 없는 데이터를 약간의 레이블 있는 데이터로 보충해서 학습하는 종류의 문제를 다룹니다. 머신러닝 알고리즘 머신러닝은 학습하려는 문제의 유형에 따라 크게 지도 학습, 비지도 학습, 그리고 강화 학습으로 나눌 수 있습니다. 그리고 각 학습 방법들은 상황에 맞는 다양한 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있습니다. 다음은 머신러닝 학습에서 사용되는 대표적인 알고리즘입니다. 1. 서포트 벡터 머신(Suppo..
인공지능 이론/쉽게 읽는 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 이론
2019. 5. 21. 22:21