1. Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
in Category / AI
AI, ML, and Related Areas
Machine Learning vs Big data
Machine Learning is one way to analyze, understand, and predict Big Data
Machine Learning vs Data Mining
Machine Learning dose not require structured data, while Data Minig dose
데이터 마이닝은 보통 정형 데이터를 사용 머신 러닝은 주로 비정형 데이터 (사진, 텍스트 등) 를 분석
Machine Learning vs Artificial Intelligence
Machine Learning developse data-dependent solutions to the problems in Artificial Intelligence
머신러닝이 AI의 일부분
Machine Learning vs Statistics
machine Learning is deeply rooted in, but expands the practical limitations of Statistics
통계학에서 다루는 데이터보다 훨씬 양, 노이즈, 훼손이 많은 데이터를 다룸
Major Problem Fromulations in ML
- Supervised Learning (지도 학습)
- Unsupervised Learning (비지도 학습)
- Representation Learning (딥 러닝)
- (Reinforcement Learning) - not covered today (강화 학습)
Classification
비선형 데이터
Decision Trees : 결정 트리
Unsupervised Learning
2차원 데이터 ex) x축 : 키 / y축 : 나이
- K-means clustering
- 기준점을 잡고 가까운 데이터를 그룹화 DB Scan
- 한 점을 지정하고 가까운 데이터를 그룹화
Representation Learning : Deep Neural Network
facial Recognition
- 픽셀 하나하나
- 선 과 곡선
- 눈, 코, 입
- 전체 얼굴