[ML 개념] 머신러닝 개념 (Part1)

정리필요

1

기계학습 상상력 내가 주인공 가상의 절망감 공부 문제 문제가 크고 공부할 내용이 작으면 좋음

2

결정을 잘 하는 법 결정 == 비교 + 선택 비교가 가능하다면 선택은 자동. 하지만 비교는 어려움

결정을 기계에게 맡기고 싶음 두뇌의 판단능력을 확장

3

나의 문제를 머신러닝으로 해결 해결하고자 하는 문제 습관

습관-의지-환경-습관 … 우회적으로 습관 고치기 습관을 고치는 앱

4

일 == 꿈 + 능력 머신러닝 -> 원리, 수학, 코딩

5

Teachable Machine 학습 완료 후 내보내기 -> 파일이 생기는데 이는 판단력임

6 모델

추측 모델을 잘 만들면 좋은 추측

7 머신러닝 머신

머신러닝 머신

8

애플리케이션, 프로그램

애플리케이션(응용) 머신러닝 애플리케이션

프로그램: 시간 순서에 따라 동작

9 모르면 마법, 알면 기술

사물인터넷 - 사물에 인터넷이 탑재되고 있음 데이터 수집, 데이터의 의미를 머신러닝으로 파악

사물인터넷 = 코딩 + 네트워크 + 전자공학, + 기계

레모네이드 판매 업체 얼마나 레몬을 준비? 온도 - 판매량 간의 관계

내 주변에서 머신러닝으로 해결할 수 있을법한 문제? 작가가 먼저 구상하고 공학자가 구현

10 교양의 끝

여기까지가 교양에서 배우는 정도