'''The Singularity Is Near.... ~ 친알파 ~''' ''스터디 시간은 월요일 2시 경으로 진행하고 싶습니다'' [[TableOfContents]] = 소개 = * ML 스터디 * 내용 정리 다시 합니다. * 휴학생이라 집에서 혼자 공부 중 == 목표 == * ML에 대한 포괄적인 스터디 진행 예정 * 천천히 오래동안 진행 할 예정 * 사실 ML을 배워서 게임에 적용을 하거나 적용 방법을 확립하여 실험하고 싶습니다. 개인적으로. == 참가원 == [유재범] = 스터디 = == 스터디 페이지 == * [/20160314] * 3월 21일 서류 쓰느라 패스 * 3월 28일. 페이지 따로 만들기 귀찮아서 그냥 이걸로 써야지. linear regression in one value 영상을 다 보았습니다. * 4월 03일. "시작해요, 언리얼" 행사 참가로 토요일 ML 스터디 탈주 및 해당 스터디의 진도에 조금 늦어서 영상을 한번 더 봤습니다. 이번에 본 부분은 Linear Regression with Multiple Variables. * 5월 16일. 언젠지 모르겠지만 저번에 Logical regression을 봤고 오늘은 Neural Network를 봤습니다. * 내용을 한번에 정리 할 수 없습니다. 나중에 한번 더 보고 정리 해보겠습니다. ------- * 이곳에서부터 다시 정리합니다. === Week 1 === * ML이란? * 프로그램에 명시하지 않더라도 스스로 배울 수 있도록 하는 과학 * ML의 적용 예시 소개 * Supervised Learning * 우리가 알고리즘에 정확한 답을 알고 있는 data set을 주는 것 * 옳바른 데이터를 전달하면 이를 분석하여 다른 옳바른 데이터를 생성 * Ex) 유방암 검사 * Unsupervised Learning * Data set의 정보와 cluster 된 그룹의 차이를 자세히 몰라도 나누어진 그룹을 구분 할 수 있다. * Ex) google, DNA, [https://en.wikipedia.org/wiki/Cocktail_party_effect Cocktail Party Problem] * 몇 가지 문제 예시 소개 * Regression Problem * 주어진 데이터를 기반으로 연속적인 값을 예측하는 문제 * Classification * 이산적인 문제 해결 * 사실 케이스가 2개 이상이어도 된다. * 케이스 간의 서로 독립적이어야 한다. * Cluster * data set을 같은 것끼리 그룹을 묶는 것 * Linear Regression * data가 1차 함수 형태로 나타날거라 가정하고 예측 * h(x) = septa0 + septa1*x * h(x) = hypotheses * x = data * 실제 주어진 값 y와 hypotheses의 차이를 최대한 줄이는 것이 목적 * cost function * 실제 값과 구한 값의 차이를 나타내는 함수 * Least Square * [https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares Least Square Wikipedia] * [http://darkpgmr.tistory.com/56 한국어 설명 블로그] * Gradient Descent * [https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent Gradient Descent Wikipedia] * [http://darkpgmr.tistory.com/133 한국어 설명 블로그] === Week 2 === === Week 3 === === Week 4 === === Week 5 === === Week 6 === === Week 7 === === Week 8 === == 참고자료 == * [https://www.coursera.org/learn/machine-learning 앤드류 응의 ML 강의 - 스탠포드] * enroll 해야 볼 수 있습니다. = 페이지 댓글 = == 공지 == == 잡담 == * 알알못 머알못 ML을 하고 싶어 던져봅니다 - [유재범] * 신의 탑 작가 이름이 SIU 라서 신의 탑을 오르는줄 착각을... -[bluemir] * 사실 삼각함수를 노렸습니다... - [유재범] --------------------------------------------------------------------- [활동지도/2016]