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머신러닝/머신러닝 기초 개념
머신러닝 통계학 핵심 개념 - 가설 검정 : 표본에 대한 통계적 테스트를 수행해, 전체 모집단에 대한 추론을 생성하는 과정, 귀무가설(H0), 대립 가설(연구가설, H1)을 통해 가정이 통계적으로 의미가 있는지 검정 : 모델링에서 각 독립 변수에 대해 0.05(5% 미만)보다 작은 p-value는 유의미하다고 간주. - 가설 검정의 단계 : [귀무가설 정의] → [표본 추출] → [검정 통계량에 따른 귀무가설의 통계적 유의성(p-value) 확인] → [검정 통계량에 따라 귀무가설 채택(p-value 0.05 이상) 또는 기각(p-value 0.05 미만)] - p-value : 귀무가설이 옳다는 전제 하에 표본에서 실제로 관측된 통계값과 같거나 더 극단적인 통계값이 관측될 확률 ex) 한 빵집에서 생산..
머신러닝 통계학 핵심 개념 - 머신러닝 분야의 발전 방향 : 수학 → 통계학 → 컴퓨터과학 → 머신러닝 - 통계 모델은 수학적 모델 → 변수들로 이루어진 수학식을 계산해 실제 값을 추정하는 방법 ex. 직선 위에 존재하는 각 점 == 데이터 / 수학적 모델로 생성 → 통계 모델 - 통계 모델을 이루는 여러 가정은 확률 분포를 따름 ex. 정규분포 : 평균에 수렴하는 구조. (평균치가 가장 많은 구조, 양 극단이 적어지는 모양==종형태) - 통계 모델은 모든 변수가 만족해야 하는 기본 가정으로 시작, 이 조건이 만족 시 모델의 성능이 통계학적으로 의미를 갖음. 용어 정리 - 모집단 : 모든 관측값 또는 분석 대상의 전체 데이터 (ex. 인구 총 조사) → 단점 : 고비용 - 표본 : 모집단의 부분집합, 분..
머신러닝을 위한 통계 기초 [ 개요 ] 1. 통계학의 용어와 통계 모델링에 대해 살펴본다. 2. 기술 통계학과 추론 통계학의 핵심 내용에 대해 살펴본다. 3. 가설 검정의 방법과 절차에 대해 살펴본다. 통계학 : 수치 데이터의 수집, 분석, 해석, 표현 등을 다루는 수학의 한 분야로 크게 기술 통계학과 추론 통계학으로 분류. - 기술 통계학: 연속형 데이터 → 평균, 표준편차와 같은 자료 요약 (키, 나이, 가격 등) 범주현 데이터 → 빈도, 백분율과 같은 자료 요약 (성별, 성씨 등) - 추론 통계학: 표본이라 불리는 일부 자료를 수집, 전체 모집합에 대한 결론 추론 추론은 가설 검정, 수치의 특징 계산, 데이터 간 상관관게 등을 통해 이루어짐 통계 모델링 : 데이터에 통계학을 적용, 변수의 유의성을 ..
Numpy Seed 파이썬, C++ 과 같이 난수를 발생시켜 수행하는 코드에서는 주로 Numpy의 random함수를 많이 사용한다. 그 중에서도 np.random.seed라는 코드가 존재하는데 이는 시드(seed)를 설정해주는 과정이다. 사실 컴퓨터 프로그램에서 발생한 랜덤값은 무작위 수가 아니라 특정 시작 숫자값을 정해주면 정해진 알고리즘에 따라 마치 난수처럼 보이는 수열을 생성하는 것이다. 이때 설정해주는 특정 시작 숫자가 바로 시드(seed)이다. 이 시드값은 보통 현재 시각 등을 이용해 자동으로 정하기도 하지만, 직접 사람이 수동으로 설정할 수도 있다. 특정 시드값이 사용될 경우 이후에 발생되는 난수를 알고리즘에 따라 직접 예측할수도 있다. np.random.seed(0) python을 사용해 예..
※ 본 게시물은 Pytorch 기초 강의 9. DQN 포스팅의 이해를 위해 작성한 부가 포스팅입니다. 강화학습(Reinforcement Learning) 강화학습 : 보상(reward), 처벌(penalty)를 미리 설계하고 스스로 환경을 경험하며 학습(from.포스팅) = 환경과 상호작용하여 좋은 점수를 얻는 방향으로 성장 = 사람은 목표를 설정해주고 당근과 채찍을 이용해 성장시키는 코치의 역할 강화학습의 구성요소 1. 에이전트(agent) : 인공지능 플레이어 2. 환경(environment) : 에이전트가 솔루션을 찾기 위한 무대 3. 행동(action) : 에이전트가 환경 안에서 시행하는 상호작용 4. 보상(reward) : 에이전트의 행동에 따른 점수 혹은 결과 강화학습의 사례 - 알파고 - 로..
https://youtu.be/GmqW_v_bXiM 본 유튜브 강의를 토대로 제 나름 정리한 포스팅입니다. 자세한 설명은 유튜브 영상을 참고하시기 바랍니다. 관련논문 Domain-Adversarial Training of Neural Networks We introduce a new representation learning approach for domain adaptation, in which data at training and test time come from similar but different distributions. Our approach is directly inspired by the theory on domain adaptation suggesting that, for effe a..
