파이썬 교육 Day 23(+ 지도 학습, 비지도 학습, 강화학습, 컨볼루션 신경망)

1. 지도학습 (Supervise Learning): 아래와 같이 구성된 트레이닝 데이터셋으로 학습이 끝나면, 레이블이 지정되지 않은 테스트 데이터셋(Test Set)을 이용해, 학습된 알고리즘이 얼마나 정확히 예측하는지 측정 가능

  - 지도학습에서 사용하는 데이터 셋 예시: 

 

2. 비지도 학습(Unsupervised Learning): 정답 레이블 y없이 입력 데이터 x만을 이용해서 학습하는 알고리즘이다. 데이터의 숨겨진 특징(Hidden Feature)을 찾아내는 것에 목적이 있습니다. 

 

3. 강화학습(Reinforcement Learning): 스키너의 강화 연구 참고

 

강화는 동물이 이전에 배우지 않았지만, 직접 시도하면서 행동과 그 결과로 나타나는 좋은 보상 사이의 상관관계를 학습하는 것이다. 강화의 핵심은 보상을 얻게 해주는 행동의 빈도 증가이다. 

 

 

 

 

4. 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN) ↓↓↓↓↓

컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 컨볼루션층(Convolution Layer)과 풀링층(Pooling, Subsampling Layer)로 구성되어 있다. 

 

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이미지: A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks — the ELI5 ...

 

예제1)

 

 

 

 

 

 

예제2)