공부공부/얕게 둘러본 부분들6 [인공지능/AI _ 2] - 머신러닝 > 지도 학습 > 회귀 (선형 회귀와 다항 회귀 실습) 오늘은 머신러닝 방법 중!하나인 지도학습에 포함되어있는회귀! 에 대한 내용을 공부해보겠습니다! 일단!회귀 (Regression)회귀란 머신러닝의 지도학습에 속하는 기술로서, 입력 변수(독립 변수)를 바탕으로 연속적인 숫자 값을 예측하는 방법입니다. 예를들어 특정회사에서 어떠한 제품군에 대한 판매기록들이 있을때,그것들을 학습하여 "아, 특정 날에대한 **물품이 어느정도 팔리겠구나!" 하고 예측하는 것을 목표로학습시키는 방법입니다. 그렇기에 학습이 끝나면 특정 값에 대해서는 값이 변경될 일이 없고,동일한 입력에 대해서 동일한 출력을 나타냅니다. 회귀에 대해서는 대표적으로 선형회귀와 다항회귀등이 있고, 이번 글에서는 두 회귀방법에 대해서 알아볼 예정입니다. 선형 회귀 (Linear Regressio.. 2025. 3. 20. [인공지능/AI _ 1] - 머신 러닝의 정의 및 학습 방법 정리 인공지능을 다시 공부하게 될줄은 몰랐는데... 지금부터 천천히 배워두지 않으면 안될거 같아서 ㅋㅋㅋ 하나하나 천천히 시작해보려 합니다! 인공지능을 배운다하면.... 신경망... 딥러닝...이런 것들을 공부해야한다 하지만...저는 진짜 AI라는게 뭔지도 잘 모르는... 무말랭이 이기에... 완전히 처음부터 공부해보려고 합니다. 그래서! 오늘 공부해볼 내용은 머신러닝!머신러닝...이란,컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍된 규칙 없이 데이터로부터 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 의사결정이나 예측을 수행할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다! AI / 머신러닝 / 딥러닝이 다른가....?> 다른게 아니라 아래와 같은 구조로 더 큰 개념으로 포함되어 있는 구조!(인공지능을 공부하게 되면 항상 보던 그.. 2025. 3. 18. ChatGpt api 테스트 해보기! (Postman 사용) 보통 api를 사용하기전에 데이터를 어떤식으로 전달받고 전달해주는지를 알아내기위해 api테스트를 한다고 합니다. api테스트라고 생각해서 어렵게 생각했는데 조작이 쉬운? 툴이 있었네요! 아래 사이트에서는 api를 테스트 해볼수 있는 기능을 제공하는 사이트로 (다른기능도 있을것 같은데 아직은 테스트로 밖에 사용안해 봤네요..) Postman API Platform | Sign Up for Free Postman is an API platform for building and using APIs. Postman simplifies each step of the API lifecycle and streamlines collaboration so you can create better APIs—faster. w.. 2023. 5. 3. 구글 지도 api 기본 마커 지우기 및 테마 변경 기본 마커를 지울려고 이곳 저곳 찾아본 결과..... 구글 맵스에서 지원해 주고 있었다는 사실을 알게되었습니다;; 구글 api사용하는 방법은 아래의 글에서 설명해 놓았습니다! 유니티(Unity) 구글 지도 api 사용하기 유니티(Unity) MapBox를 이용한 지도 구축 ar 프로젝트 진행중에 현재 지역의 지도를 구현해야 할 일이 생겨 시도 해보기로 했습니다! 구글맵 api도 있지만 먼저 map box부터 먼저 시도해보겠습니다. 가 ljhyunstory.tistory.com api 키 발급이 끝났다면 이제 맵설정하는 사이트! Styling Wizard: Google Maps APIs To import, paste in your JSON. When importing we reorder and rewrit.. 2023. 4. 11. [인공지능/AI] - 퍼셉 트론..! x=값들 w=가중치 b=편향=바이어스각종 게이트를 표현할 수도 있다 AND NAND OR게이트는 표현 가능! xor그래프는 직선, 선형으로 나누기 불가..... 이런 점을 위해 만들어진 것=⇒>>> 다층 퍼셉트론!! 한 개의 층이 아닌 여러 개의 층을 사용해서 값을 도출해낸다!import numpy as np # 가중치와 바이어스w11 = np.array([-2, -2]) # n1 w12 = np.array([2, 2]) # n2 w2 = np.array([1, 1]) # Yout b1 = 3b2 = -1 b3 = -1def MLP(x, w, b): # 다층 퍼셉트론 y = np.sum(w * x) + b if y 2022. 3. 6. [인공지능/AI] - 선형회귀 & 로지스틱스 선형회귀란?몇개의 주어진 값들로 하나의 직선을 만들어 표현하는 방법ex) 공부시간과 성적의 연관 그래프 이 그래프를 그리기 위해 최소제곱법이라는 공식을 사용각각의 평균의 값과 모든 실제값들의 차의 합을 이용해 기울기를 구하는방법으로 기울기a는구할수 있고 y절편 b 는*→>>>>mean(x)=x의 평균 mean(y)=y의 평균그런데 여기서 x,y값 뿐만아니라 z,x,v,c,e,g등등 더 많은 값들이 사용될때 최소제곱법으로 풀기에는 무리가 있음!그래서 사용하는게 평균제곱근 오차!실제값-예측값 들을 제곱하여 모두 합한값의 평균을 구하고 거기다 근을 씌워주면 평균제곱근 오차가 나오게된다여기서 나오는 값은 지금까지 만든 그래프와 실제 값들이 얼마나 차이나는지 오차를 구해주는 것이다.이것을 왜 구하는가?? 이것을 .. 2022. 3. 4. 이전 1 다음 반응형
