검색 머신러닝 (10) 썸네일형 리스트형 Google ML - 2) ML 문제로 표현하기 TensorFlow API를 이용한 머신러닝 단기집중과정 - D. Sculley 본격적으로 시작하기 전에 잠시 시간을 내어 이 강의에서 이야기할 기본 프레임워크를 다시 떠올려 보겠습니다. 그리고 그 기본 프레임워크는 지도 머신러닝입니다. 지도 머신러닝(supervised machine learning)에서는 입력을 결합하여 모델을 만들고 이전에 보지 못한 데이터도 적절히 예측하는 방법을 배웁니다. 이제 해당 모델을 학습시킬 때 라벨(label)을 제공합니다. 예를 들어 이메일 스팸 필터링의 경우 그 라벨은 '스팸 또는 스팸 아님' 정도가 될 수 있겠죠. 이것이 우리가 예측하려는 타겟입니다. 특성(feature)은 데이터를 표현하는 방식입니다. 따라서 특성은 예를 들면 이메일에 포함된 단어, 발신 및 수신.. Google ML - 1) ML 소개 [ Google - Peter Norvig ] 머신러닝 단기집중과정에 참여하시게 된 것을 환영합니다. 이 과정은 여러분을 숙련된 머신러닝 전문가가 되기 위한 길로 안내하기 위해 제작되었습니다. 여기에서 배운 내용을 활용하면 소프트웨어 엔지니어로서 세 가지를 더 잘할 수 있을 것입니다. 먼저 프로그래밍 시간을 줄일 수 있는 도구를 얻게 됩니다. 맞춤법 오류를 수정하는 프로그램을 설계한다고 가정해보겠습니다. 다양한 예시와 경험을 활용해서 방법을 찾을 수 있을 겁니다. 예를 들면 C 뒤에 있을 때를 제외하고 E 앞에 I가 오는 경우를 잡습니다. 그렇게 몇 주 동안 열심히 일하면 쓸만한 프로그램이 나올 겁니다. 아니면 바로 쓸 수 있는 머신러닝 도구를 사용해서 몇 가지 예를 입력하면 짧은 시간에 더 안정적인 프.. 이전 1 2 다음
