기타

머신러닝 모델은 선형적,비선형적으로도 만들 수 있다.

decision boundary:결정 경계선

binary classification:두가지의 경우를 분류

레이블 y를 예측할때 특성의 가중치 합을 이용

x와 weight를 곱하고 이 곱한 값들을 더한 다음 sign function을 써서 레이블을 예측한다.

시그모이드 함수는 비선형적인 값을 출력해준다

 

AI응용분야

-recommendation system

-smart farm

-healthcare

-text to speech , speech to text

 

XAI설명가능한 AI

 

머신러닝의 기본 단계

1.collect raw data

2.preprocessing:데이터의 정보를 잃지 않도록 처리

3.feature extraction

4.generate training samples

5.to learn model, we choose a loss function:예측값과 정답값과 얼마나 비슷한지(모댈아 얼마나 데이터에 맞는지)

6.learn the model:에러를 최소화 시키게 학습

7.characterize generallization error