귀퉁이 서재

나이브 베이즈는 스팸 메일 필터, 텍스트 분류, 감정 분석, 추천 시스템 등에 광범위하게 활용되는 분류 기법입니다. 나이브 베이즈 분류에 대해서 배우기 위해서는 베이즈 정리를 먼저 알아야 합니다. 베이즈 정리를 모르신다면 DATA - 10. 베이즈 추정(Bayesian Estimation)을 먼저 보고 오시기 바랍니다. 머신러닝을 통해 어떤 동물의 사진이 있을 때 그 동물이 호랑이인지 고양이인지 얼룩말인지 등을 구분할 수 있습니다. 사전에 수많은 호랑이, 고양이, 얼룩말 사진에 대해 학습을 시킵니다. 다양한 자세, 표정, 생김새, 털의 색깔 등을 가진 호랑이, 고양이, 얼룩말에 대해 '이 사진은 호랑이고, 이 사진은 고양이야'라고 학습시키는 것입니다. 학습된 머신러닝 모델은 이제 호랑이, 고양이, 얼룩말..

앞으로 2~3개월 동안 Udacity의 Intro to Machine Learning Course를 공부할 계획입니다. 사실 작년에 Sung Kim 교수님의 Machine/Deep Learning with TensorFlow (Python) 50강은 모두 들었습니다. 이번에 Data Analyst Nano degree를 모두 들은 후 Andrew Ng 교수님의 Machine learning 강좌를 들을까 Udacity의 Machine learning 코스를 들을까 고민을 했었습니다. 하지만 커리큘럼을 보니 Udacity가 더 적합해 보였습니다. 들어보지는 않았지만 Andrew Ng 교수님의 커리큘럼에는 다양한 머신러닝 모델이 있지는 않았습니다. 제 목적은 다양한 머신러닝 모델을 학습하는 것이었습니다. 추..