반응형 패턴인식3 지도학습과 비지도학습 기계학습에서 종종 등장하는 용어인 지도학습과 비지도학습에 대해 설명하고자 한다. 주어진 데이터에서 어떤 특정한 패턴을 찾아내는 것이 기계학습이다. 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 데이터의 규칙성을 자동적으로 찾아내고, 이 규칙성을 이용하여 데이터를 각각의 카테고리로 분류하는 등의 일을 하는 분야이다. 손글씨로 쓰인 숫자를 인식하는 예시를 살펴보도록 하자. 각 숫자는 28 $\times$ 28픽셀 이미지이며, 784개의 숫자로 구성된 벡터로 표현할 수 있다. 목표는 벡터 $x$를 입력값으로 받았을 때 숫자 0~9중 하나의 값을 올바르게 출력하는 기계를 만드는 것이다. 손글씨는 쓰는 사람에 따라서 여러 다양한 형태를 이는 그리 만만한 문제가 아니다. N개의 숫자들 $\{x_1,\cdots,x_N\}$을 훈련집합(.. 2023. 6. 17. PCA(Principal Component Analysis)의 이해 성분 분석, 영어로는 PCA(Principal Component Analysis). 주성분 분석(PCA)은 사람들에게 비교적 널리 알려져 있는 방법으로서, 다른 블로그, 카페 등에 이와 관련된 소개글 또한 굉장히 많다. 그래도 기존에 이미 있는 내용들과 차별성이 있다면 이 글은 주성분 분석(PCA)을 자신의 공부, 연구 또는 개발에 보다 잘 활용할 수 있도록 주성분분석(PCA)의 다양한 활용예를 중심으로 기본 원리 등을 가급적 폭넓게 다뤄보고자 한다. 주성분 분석(PCA)은 사실 선형대수학이라기 보다는 선형대수학의 활용적인 측면이 강하며 영상인식, 통계 데이터 분석(주성분 찾기), 데이터 압축(차원감소), 노이즈 제거 등 다양한 활용을 갖는다. PCA(Principal Component Analysis).. 2021. 7. 26. Binary Variables 우선 가장 간단한 형태의 식으로 부터 논의를 시작한다. 베르누이 분포 (Bernoulli Distribution) 랜덤 변수 $x$ 가 $ x \in { 0,1 }$ 인 상황(즉, 취할 수 있는 값이 단 2개)에서의 확률 분포를 살펴본다. 가장 간단한 경우가 바로 동전 던지기 예제인데, 동전을 던저 앞면이 나오면 $ x=1 $ , 뒷면이 나오면 $x=0 $ 이다. 이 때 이 동전의 앞,뒷면이 나올 확률이 서로 동일하지 않다고 하면 앞면이 나올 확률은 다음과 같이 정의할 수 있다. $$p(x=1\;|\;\mu)=\mu \qquad{(2.1)}$$ 여기서 $ 0 \le \mu \le 1 $ 이다. ( 이 때 $\mu $ 는 앞면이 나올 확률) $ x=0 $ 인 경우도 생각해야 하는데 확률식이므로 그리 어렵지.. 2021. 7. 20. 이전 1 다음 반응형
