Machine Learning2 딥러닝과 머신러닝의 차이는? 딥러닝은 learning 구조(방법)에 따른 분류를 보통 한다.딥러닝의 반대말은 shallow learning (Input -> Output)딥러닝은 (Input -> 가공된 Input -> 가공된 Input ... -> Output)딥러닝의 유사어는 end-to-end learning, representation learning(중간과정을 자동생성), deep neural network(대부분 신경망 사용) 머신러닝의 분류 는 label 이용에 따른 분류(Supervised, Unsupervised, reinforcement) Input은 고기, 양파, 마늘, 간장이라면 Feature는 재운고기 다진 야채Input이 이미지 파일의 픽셀정보라면 Feature는 모서리 검출, 눈 검출, 입 검출 등머신러닝.. 2017. 4. 26. David Barber의 Machine Learning 분류 https://www.facebook.com/terryum.io/photos/pcb.518577148267476/518576694934188/?type=3&theaterhttp://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online [Machine Learning 분류] - Supervised Learning - Regression 회귀 ㄴ Gaussian Process (non-parametric) 함수 정의 없이 ㄴ linear ㄴ Parametric 함수를 정의 ㄴ linear ㄴ non-linear - Classification 분류 ㄴ Discriminative 그냥 나눠줘 ㄴ Support Vector Machine ㄴ Logis.. 2017. 3. 28. 이전 1 다음 반응형
