[혼공머신] Chapter 01 나의 첫 머신러닝

01-1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝

---

Artificial Intelligence (인공지능)

사람처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술

---

Machine Learning (머신러닝)

규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야

• 인공지능의 하위 분야 중에서 지능을 구현하기 위한 소프트웨어를 담당하는 핵심 분야
• 대표적인 머신러닝 라이브러리
  • scikit-learn

---

Deep Learning (딥러닝)

많은 머신러닝 알고리즘 중에 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 한 방법들을 통칭하는 용어

• 대표적인 머신러닝 라이브러리
  • TensorFlow (Google)
  • PyTorch (Facebook)

01-2 코랩과 주피터 노트북

---

Google Colab

클라우드 기반의 주피터 노트북 개발 환경

• 구성
  • Cell (셀)코랩에서 실행할 수 있는 최소 단위
    • Text Cell (텍스트 셀)HTML과 Markdown을 혼용해서 사용
    • 더블클릭하여 수정 시작, esc로 수정 종료
    • Code Cell (코드 셀)코드와 실행 결과가 함께 포함
  • Notebook (노트북)구글 클라우드의 Compute Engine에 연결
  • 동시에 5개의 노트북까지 사용 가능
  • 1개의 노트북을 12시간 실행 가능

01-3 마켓과 머신러닝

---

Keywords

1. Feature (특성)데이터를 표현하는 하나의 성질
2. Train (훈련)머신러닝 알고리즘이 데이터에서 규칙을 찾는 과정
3. Model (모델)알고리즘이 구현된 객체
4. Accuracy (정확도)정확한 답을 몇 개 맞혔는지를 백분율로 나타낸 값

---

k-Nearest Neighbors Algorithm

주변에서 가장 가까운 데이터의 수를 비교하여 데이터를 예측하는 알고리즘