미래기술연구소

K-최근접 이웃 알고리즘 (K-Nearest Neighbor Algorithm) K-최근접 이웃은 사진 분류 태스크를 수행할 수 있는 기계학습 알고리즘 중 하나입니다. 각각의 사진들은 픽셀 데이터로 이루어집니다. 두 사진의 픽셀 데이터 차를 이용해서 사진 간의 거리를 구할 수 있습니다. 분류해야할 검증 표본에 대해 그 주변에서 거리가 가장 가까운 K개의 훈련 표본들 중에서 가장 빈번한 분류명을 할당하는 방식입니다. 참고: https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm K-최근접 이웃 알고리즘의 가장 큰 단점은 시험 시간이 매우 길다는 것입니다. 기계학습의 특성 중 하나는 학습 시간을 늘리고 대신에 시험 시간을 줄이는 것입니다. K-최근접 이웃 ..

규칙 기반 인공지능 데이터 기반 인공지능 인공지능은 두 가지 방식으로 나누어 볼 수 있습니다. 규칙 기반 인공지능은 인간이 미리 설정해 놓은 규칙대로 동작하는 인공지능을 말합니다. 규칙 기반 형태의 인공지능은 규칙을 준수하도록 일일이 명시적으로 프로그래밍해야하는 한계점이 있습니다. 따라서 규칙이 복잡해지는만큼 구현도 복잡해지고 규칙에 따라서 나타나는 형태가 전부 달라지게 됩니다. 반면 데이터 기반 인공지능은 주어진 데이터를 통해서 스스로 동작하는 인공지능을 말합니다. ‘기계학습’이라는 주어진 데이터를 가지고 인간처럼 스스로 학습하여 답을 내리는 방식은 데이터 기반 인공지능을 가능하게 했습니다. 복잡한 규칙들을 따라 프로그래밍 할 필요가 없습니다.

"epochs = 10" 란 뜻은 10회 반복하여 학습하라 라는 뜻 1/10 ~ 10/10 은 몇번째 학습 중인지 상태를 표시함 0s 1ms/step ... 은 각 학습마다 걸린 시간을 표시함 loss : 2548.6941 ... 은 Loss = ((예측 - 결과)² = Av ) 정답과 예측이 같으면 Loss 는 0이 된다 대부분 1보다 작은 수치가 되어야 정확하다고 표현한다

예제 주소 : https://news.v.daum.net/v/20190728165812603 일론머스크 "테슬라에서 넷플릭스·유튜브 즐길 날 온다" [아시아경제 이민우 기자] 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 자사 전기 자동차 모델에 넷플릭스와 유튜브 등 온라인동영상서비스(OTT)를 탑재할 것이라고 예고했다. 단순히 자율 주행 전기차 news.v.daum.net 이해를 돕기 위해 일반적으로 사용되는 홈페이지 Html 소스코드를 확인해보자 여백에 우측마우스를 클릭하거나 Ctrl + U 를 키를 통해 페이지 소스보기를 클릭한다 그럼 아래와 같은 해당 페이지의 Html 소스를 확인 할 수 있다 위 Html 과 같은 소스코드가 일반적인 홈페이지를 나타내는데 구글 크롬에서는 위 코드를 랜더링 해서 보기 좋..

powercfg -duplicatescheme e9a42b02-d5df-448d-aa00-03f14749eb61 powercfg -delete e9a42b02-d5df-448d-aa00-03f14749eb61 다시 확인

2차 마지막

뉴런이란 무엇인가? 뉴런은 전기적 및 화학적 신호를 통해 정보를 처리하고 전송하는 전기적으로 흥분시키는 세포입니다. 뉴런 사이의 신호는 다른 세포와의 특별하게 연결된 시냅스에서 발생합니다. 뉴런은 신경망을 형성 할 수 있도록 서로 연결할 수 있습니다. 모든 것은 뉴런에서 시작됩니다. 신경 세포는 어떻게 생겼나? 유용한 비유는 뉴런을 나무로 생각하는 것입니다. 뉴런은 3 가지 주요 부분을 가지고 있습니다 : 수상 돌기 , 축삭 돌기 , 세포체 또는 소마 각각 나무의 가지, 뿌리 및 줄기로 나타낼 수 있습니다. 수상 돌기 (트리 분기)는 뉴런이 다른 셀로부터 입력을받는 곳입니다. Dendrites는 나뭇 가지처럼 팁을 향해 움직이며 나뭇 가지와 같은 구조를 가지고 있습니다 . 축삭돌기 (나무 뿌리)는 뉴런의..

데이터 분석이란 데이터 분석이란 어떤 데이터가 주어졌을 때, 데이터 간의 관계를 파악하거나 파악된 관계를 사용하여 우리가 원하는 새로운 (출력) 데이터를 만들어 내는 과정 으로 볼 수 있다. 데이터 분석도 분석 목적에 따라 "예측(prediction)", "클러스터링(clustering)", "모사(approximation)" 등 다양한 문제가 있다. 여기에서는 가장 널리 사용되는 예측 문제를 살펴본다. 예측 예측(prediction)은 데이터 분석 작업 중 가장 많이 사용되는 유형 중 하나이다. 예측이란 숫자, 문서, 이미지, 음성, 영상 등의 여러 가지 입력 데이터를 주면, 데이터 분석의 결과로 다른 데이터를 출력하는 분석 방법이다. 예를 들어 다음과 같은 작업은 예측이라고 할 수 있다. 부동산의 위..

if 문이랑 매우 흡사하다 while 조건: 결과가 True / False 에 따라 코드를 실행 반복할지 코드를 탈출 할지 결정된다 ex ) while 조건 : True 실행할 명령 1, 2 를 실행하고 다시 while 실행 True 실행할 명령 1, 2 를 다시 실행 다시 while 실행 False 코드 종료 i = 0# 초기식 while i < 100:# while 조건식 print('Hello, World!')# 반복할 코드 i += 1# 변화식 결과 주로 사용되는 code 형태 treeHit = 0 while treeHit < 10: treeHit += 1 print("나무를 %d번 찍었습니다." % treeHit) if treeHit == 10: print("나무 넘어갑니다.") 위 예에서 wh..

range(1,10) 을 i에 대입하여 출력해보니 1,2,3,4,5,6,7,8,9 까지만 출력이 되었다 ' { } x { } = { } ' 은 format 함수를 사용하는 부분이다 .format( 2 , i , 2 * i ) 를 순서대로 { } x { } = { } 에 대입이 된다 우리는 앞서 range ( 1, 10 ) 을 출력해보았다 1~9 까지 순차적으로 반복하여 출력하였고 이를 이용하여 format 함수를 이해 하도록 한다 ex ) { 2 } x { i } = { 2 * i } for 문 반복 { 2 } x { 1 } = { 2 * 1 } { 2 } x { 2 } = { 2 * 2 } { 2 } x { 3 } = { 2 * 3 } { 2 } x { 4 } = { 2 * 4 } { 2 } x { 5..