혜랑's STORY

Part 1에서는 기계 학습(Machine Learning)이 문제를 해결하기 위해 코드를 전혀 작성하지 않고도, 일반 알고리즘(generic algorithm)을 사용해서 주어진 데이터에서 흥미로운 것을 알아낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이번에는 신경망(neural network)와 기존의 슈퍼 마리오 레벨들을 통해서 사람들이 만든 것처럼 보이는 새로운 레벨을 제작할 것이다. #1. 좀 더 영리하게 추측하기 Part 1에서, 주택의 속성을 기반으로 주택 가치를 추정하는 간단한 알고리즘을 만들었다. 어떤 주택에 대한 데이터가 다음과 같다고 가정해 보자. 좀 더 간단한 추정 함수(estimation function)를 만들었다: def estimate_house_sales_price(num_of_be..

#1. 기계학습(Machine Learning)이란 무엇인가? - 문제를 해결하기 위한 맞춤 코드(custom code)를 작성하지 않고도 일련의 데이터에 대해 무언가 흥미로운 것을 알려줄 수 있는 일반 알고리즘(generic algorithms)이 있다는 아이디어 ex) 분류(classification) 알고리즘 - 데이터를 서로 다른 그룹으로 분류하는 것을 이용하여 이메일을 스팸과 스팸이 아닌 것으로 분류할 수 있다. 기계학습(Machine Learning)은 이런 종류의 일반 알고리즘(generic algorithms)을 포함하는 포괄적인 용어이다. #2. 두 종류의 기계학습 알고리즘 - 지도학습(supervised), 비지도학습(unsupervised) 기계학습 알고리즘은 지도학습(supervis..