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목록머신러닝 (2)
에코프로.AI

KNN(K-최근접 이웃) 소개KNN(K-최근접 이웃)은 거리 기반 모델입니다. 즉 각 데이터 간의 거리를 활용해서 새로운 데이터를 예측하는 모델입니다.이때 가까이에 있는 데이터를 고려하여 예측값이 결정됩니다.K Nearest Neighbors 라는 이름은 이를 잘 반영하고 있는데, K개의 가장 가까운 이웃 데이터에 의해 예측된다는 의미입니다.다중 분류 문제에서 가장 간편히 적용할 수 있는 알고리즘입니다. 물론 최신 알고리즘들도 다중 분류 문제에 사용하나, 데이터가 크지 않고 예측이 까다롭지 않은 상황에서 KNN을 사용하면 신속하고 쉽게 예측 모델을 구현할 수 있습니다.이러 한 특성으로 베이스라인 모델로도 사용합니다.장점수식에 대한 설명이 필요 없을 만큼 직관적이고 간단합니다.선형모델과 다르게 별도의 가정..

정의 딥 러닝(Deep Learning)은 머신 러닝(Machine Learning)의 특정한 한 분야로서 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 층을 연속적으로 깊게 쌓아올려 데이터를 학습하는 방식을 말합니다. Deep 하다는 의미는 층을 연속적으로 쌓아올렸기 때문에 붙은 단어라고 보시면 쉽게 이해가 됩니다. 딥 러닝이 화두가 되기 시작한 것은 2010년대의 비교적 최근의 일이지만, 딥 러닝의 기본 구조인 인공 신경망의 역사는 생각보다 오래되었습니다. 이번 글에서는 딥 러닝의 역사부터 layer를 깊게 쌓아 학습하는 원리, 그리고 실제 산업에 적용되는 사례와 데이터/ 학습에서 주요하게 고려할 점을 다루어 보도록 하겠습니다. Introduction to Deep Learning: ..