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Industry 4.0

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MachineLearning, 개요 조대협님의 자료를 하나하나 파헤쳐보자 몇년전부터 빅데이타와 머신러닝이 유행하면서 이분야를 공부해야겠다고 생각을 하고 코세라의 Andrew.NG 교수님의 강의도 듣고, 통계학 책도 보고, 수학적인 지식이 부족해서 고등학교 수학 참고서도 봤지만, 도저히 답이 나오지 않는다. 머신 러닝에 사용되는 알고리즘은 복잡도가 높고 일반적인 수학 지식으로 이해조차 어려운데, 실제 운영 시스템에 적용할 수 있는 수준의 알고리즘은 석박사급의 전문가적인 지식이 아니면 쉽게 만들 수 없는 것으로 보였다. 예를 들어 인공지능망(뉴럴네트워크:Neural Network) 알고리즘에 대한 원리는 이해할 수 있지만, 실제로 서비스에 사용되는 알고리즘을 보니 보통 60~90개의 계층으로 이루어져 있는데, (그냥 복잡하다는 이야기로 이해하..
벡터 와 스칼라 ( Vector / Scalar ) 한 줄 정리 스칼라량은 단지 하나의 크기량을 나타내지만 벡터량은 방향과 크기를 동시에 나타내는 표현도구이다. 물리에서 나오는 물리량은 모두 벡터와 스칼라로 표현 됩니다 다시 말해 스칼라(scalar)란 - 크기만 있고 방향을 가지지 않는 양 - 수에 단위를 붙여서 그대로 사용 - 스칼라의 연산은 일반적인 사칙연산이 그대로 적용 스칼라(scalar)량 : 크기만 있고 방향이 없으며, 사칙연산이 가능한 물리량 예) 온도,질량, 부피, 밀도, 시간, 거리, 속력, 에너지, 전하량, 전압, 저항등 벡터( Vector )란 - 크기와 방향이 동시에 가지는 양 - 일반적으로 두 가지 정보를 모두 표현할 수 있는 화살표로 표시 - 벡터(vector)량 : 크기와 방향으로 표현하는 물리량 예) 중력량,바람,변위, 속도..
카이스퀘어(Chi-square) 검정방법 ■ 카이스퀘어 검정이란? 모집단의 변량을 추정할때 쓴다 ( 변량 : 주어진 값에 따라 변화하는 양 ) 1. 독립성 검정 : 두 변수는 서로 연관성이 있는가? 없는가? 2. 적합성 검정 : 실제 표본이 내가 생각하는 분포와 같은가? 다른가? 3. 동일성 검정 : 두 집단의 분포가 동일한가? 다른 분포인가? 위 세가지 검정은 모두 동일한 방법으로 검정합니다 일반적인 카이스퀘어 검정의 순서 1) 각 법주에 대한 기대값을 구한다 2) 범주별 카이스퀘어 구하기 - 관측값과 기대값의 차이 구한다. ( 관측값 - 기대값 ) - (관측값 - 기대값) 을 제곱하여 기대값으로 나누면 각 범주의 카이스퀘어 값이 된다 3) 이 값을 합하여 전체의 카이스퀘어 값을 구한다 4) 카이스퀘어의 자유도를 구한다. 카이스퀘어 분포 모집..
Naïve bayes classifier Naive bayes classifier 베이즈 정리
LQR 제어 란 ? □ LQR(Linear quadratic regulator) 특정한 양을 performance measure로 잡아주고 이를 최소화하는 컨트롤러를 설계하는 것. 흔히 최적제어론(optimal control)이라고도 하는데 이는 위에서 구한 컨트롤러가 performance measure를 최소화 시켜주기 때문이다. • Linear: 선형이라서. • Quadratic: performance measure는 계산을 간단하게 하기 위해 대개 제곱 꼴로 잡기 때문에 들어가는 수식어. • regulator: 제어에서는 무언가를 줄여주는 행위를 regulate라고 한다. (에러, 불필요한 진동 등.) LQR 제어는 1)시스템의 상태방정식 구하고 2)퍼포먼스 메져 정하고 3)리카티 미방 풀면 끝이다. ※ LQR과 칼만..
Kalman Filter Kalman filtering • Problem: assign observer poles in an optimal way, that is to minimize the state estimation error • Information comes in two ways: from sensors measurements (a posteriori) and from the model of the system (a priori) • We need to mix the two information sources optimally, given a probabilistic description of their reliability (sensor precision, model accuracy) • The Kalman filter ..
Kalman filter란? 루돌프 칼만이 1960년 대 초 개발한 알고리즘으로 측정치를 바탕으로 선형 역학계의 상태를 추정하는 재귀필터입니다 NASA의 아폴로 프로젝트에서 네비게이션을 개발할때 사용 되었으며, 현재는 GPS, 주가 예측, 날씨 예측, 인구 예측 등 다양한 부분에서 사용되고 있습니다 기존에 인지하고 있던 과거 측정데이터와 새로운 측정데이터를 사용하여 데이터에 포함된 노이즈를 제거시켜 새로운 결과를 추정(estmate) 하는데 사용하는 알고리즘으로 선형적 움직임을 갖는 대상을 재귀적적용으로 동작시킵니다 추정 이론은 통계학과 신호처리의 한 분야이며, 측정 또는 관찰된 자료에 기반하여 모수(모집단을 대표하는 값) 의 값을 추정하는 것을 다룹니다 예를 들어, 전 세계 인구수를 예측한다고 할 때 전수조사를 하지 않는 이상 모..
Reinforcement Learning

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