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인공지능을 공부하다가 느낀 여러 가지 생각 안녕하세요. 사실 최근에는 개인적으로 인공지능을 공부하거나 연구하지는 않습니다. 왜냐하면, 다른 쪽을 공부하고 연구하기 때문이지요. 인공지능 공부를 했던 것을 뒤돌아본다면, 3년 전에 개인적으로 여러 가지 시도를 했던 것을 포함해서 1년 전, 작년에도 회사 차원에서 공부할 때 같이 발 담궜다 정도? 여기 블로그에서도 인공지능과 관련된 글을 다수 올리기도 했었죠. 지금 와서 생각해본다면, 아쉬운 것은 뭔가 이거저거 공부는 했는데 가시적인 성과는 없었다? 정말 딱 발만 담근 정도였다? 아마도 그 정도로 요약 가능하겠네요. 아마 저같은 분들 많을거에요. 요즘 인공지능이 대세더라. 공부는 해야겠는데, 막상 배우려니 이론은 어렵고, 실습은 해보려니 잘 가늠은 안되고. Expected에 비해 실제 측정값은 원하는대..
Machine Learning 연구 재개 안내 안녕하세요. Onik Laboratory의 연구를 다시 재개하고자 이렇게 간단하게나마 안내글을 쓰게 되었습니다. 뭐 연구소여봤자 어차피 그냥 저 혼자서 공부하고 블로그에 정리해서 올리는 수준이긴 합니다만, 하나라도 알아간다는 것은 분명 제 노하우를 향상시킬 수 있다는 점에서 긍정적이라고 생각합니다. 특히 작년에는 Django와 관련된 개인적인 연구를 진행하고 이를 게시물에 올리다가 출판사의 제의가 들어와서 이번에 책도 집필하게 되었다는 점에서, 개인적인 공부의 수준에서 그친 것은 아니라는 것을 다시 한번 깨달았습니다. 차후에도 이러한 개인적인 연구를 통해서 여러 가지 정보를 공유하다 보면 위와 같이 책을 집필하는 것을 포함해서 여러 가지 다양한 일도 할 수 있다는 점에서는 역시 긍정적으로 보셔도 되지 않..
Machine Learning - (3) 서포트 벡터 머신(SVM) 이 글을 읽기 전에 반드시 참고하셔야 할 부분이 있음을 알려드립니다. 인터넷 상에 제 글이 검색이 되어 다른 분들도 한 번 혹은 그 이상은 거쳐가는 곳인 것은 사실이지만, 어디까지나 저는 Machine Learning을 처음 시작하는 사람인 만큼 연구 및 학습을 위한 자료 정리용으로 올리는 것입니다.그렇기 때문에 전문가가 아닌 초심자가 올리는 그런 글이라는 점을 참고정도 해 두시기 바랍니다. 그렇다 하여 책이나 학습 자료를 통해서 그대로 베끼거나 그런 내용은 블로그의 수준을 스스로 떨어뜨리는 일밖에는 되지 않는다는 점에서 그럴 일은 전혀 없을 것임도 더불어 참고하시기 바랍니다. (본문 중 주요 내용에 대한 모든 출처: 1. 알고리즘으로 배우는 인공지능,머신러닝,딥러닝 입문 - 위키북스, 김의중 지음 2...
R Programming - (3) kNN Model 그동안 머신러닝 - R Programming 관련하여 글이 많이 없었던 것 같습니다. 여러 가지 이유가 있겠습니다만, 1. 최근에 중국출장을 갔다왔다.2. 업무적으로도 시간적 여유가 없었다.3. 게을렀다. 아마 이 세가지 정도로 분석되는데, 역시 아무래도 3번이 가장 큰 비중을 차지하겠지요.좀 더 부지런해져야 할 것 같습니다. 지난번에는 Machine Learning 부분에 kNN 모델에 관한 글을 쓴 적이 있었고, 이번에는 이를 R Programming으로 구현해 본 것입니다.물론 제가 임의대로 구현했다기 보다는, CRAN에 있는 기본 예제를 가지고 매우 간단하게 실습한 내용이고,이 내용을 토대로 kNN 모델을 R에서 어떻게 구현하는지를 응용할 수 있겠지요. kNN Model이 무엇인지 궁금하신 분들은..
Machine Learning - (2) kNN 모델 이 글을 읽기 전에 반드시 참고하셔야 할 부분이 있음을 알려드립니다. 인터넷 상에 제 글이 검색이 되어 다른 분들도 한 번 혹은 그 이상은 거쳐가는 곳인 것은 사실이지만, 어디까지나 저는 Machine Learning을 처음 시작하는 사람인 만큼 연구 및 학습을 위한 자료 정리용으로 올리는 것입니다.그렇기 때문에 전문가가 아닌 초심자가 올리는 그런 글이라는 점을 참고정도 해 두시기 바랍니다. 그렇다 하여 책이나 학습 자료를 통해서 그대로 베끼거나 그런 내용은 블로그의 수준을 스스로 떨어뜨리는 일밖에는 되지 않는다는 점에서 그럴 일은 전혀 없을 것임도 더불어 참고하시기 바랍니다. (본문 중 주요 내용에 대한 모든 출처: 알고리즘으로 배우는 인공지능,머신러닝,딥러닝 입문 - 위키북스, 김의중 지음)즉 본문에..
Machine Learning - (1) 기초 개념 먼저 이 글을 읽기 전에 반드시 참고하셔야 할 부분이 있음을 알려드립니다. 인터넷 상에 제 글이 검색이 되어 다른 분들도 한 번 혹은 그 이상은 거쳐가는 곳인 것은 사실이지만, 어디까지나 저는 Machine Learning을 처음 시작하는 사람인 만큼 연구 및 학습을 위한 자료 정리용으로 올리는 것입니다. 그렇기 때문에 전문가가 아닌 초심자가 올리는 그런 글이라는 점을 참고정도 해 두시기 바랍니다. 그렇다 하여 책이나 학습 자료를 통해서 그대로 베끼거나 그런 내용은 블로그의 수준을 스스로 떨어뜨리는 일밖에는 되지 않는다는 점에서 그럴 일은 전혀 없을 것임도 더불어 참고하시기 바랍니다. (본문 중 주요 내용에 대한 모든 출처: 알고리즘으로 배우는 인공지능,머신러닝,딥러닝 입문 - 위키북스, 김의중 지음) ..
머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (4) 연구 및 학습 Process 이 글로 바로 넘어오신 분이 계신다면, 바로 앞의 개요 부분을 한번은 참고해주시기 바랍니다. 제가 어떤 배경으로 이런 글을 썼는지를 알 수 있을 것입니다. 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (2) 왜 머신러닝과 빅데이터인가? 2016/11/21 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (3) R Programming 여태까지 앞선 글을 요약하면 다음과 같습니다. 1. AI를 연구하고 싶다. 2. AI 연구를 위해 머신러닝을 학습 및 연구하고 싶다. 3. 머신러닝의..
머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (3) R Programming 이 글로 바로 넘어오신 분이 계신다면, 바로 앞의 개요 부분을 한번은 참고해주시기 바랍니다. 제가 어떤 배경으로 이런 글을 썼는지를 알 수 있을 것입니다. 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (2) 왜 머신러닝과 빅데이터인가? 앞의 글을 요약하면 다음과 같습니다. 현재 제가 준비하는 부분은 머신러닝을 통해서 AI를 학습 및 연구하는 것입니다. 그리고 빅데이터는 이러한 머신러닝 연구를 위한 또다른 방법이 될 수 있는 것이고요. 사실 일개 개인이. 그것도 심지어 백수도 아닌 일반 직장인이, 어디서 그렇게 큰 데이터를..