2020/05/4 Foot step

About Artificial Intelligence

Learned about ML

-Unsupervised Learning 

많은 경우에 hierarchical clustering 알고리즘을 사용해 군집화하는데 목적을 둡니다. 또한 차원 축소를 사용하여 너무 많은 양의 data를 잃지 않으면서 data 간소화. 마지막으로 이상치 감지가 있는데 새로운 sample이 정상인지 이상치인지 판단합니다.. 

-Instance-based learning/Model-based learning

Instance-based learning은 data의 유사도를 찾아 시스템이 사례를 기억함으로써 새로운 data에 일반화합니다.

Model-based learning은 사례 기반 학습과는 다르게 sample로부터 일반화를 시킵니다. 

-Data의 중요성과 대표성

training을 할 때 수 많은 data를 불어와야 하기때문에 그 과정에서 noise나 error, anomaly가 있다면 pattern을 찾기 어려워 잘 작동할 수 없습니다. 그래서 우리는 data를 정제하고 전처리과정에 시간을 더 투자해야 합니다. 또 일반화가 잘 되려면 training data의 대표성이 중요합니다. Sampling 편향이 발생하지 않게 하기 위해서는 누락된 data없이 뚜렷한 대표성을 띄는게 중요합니다.

-Batch learning/Online learning

Batch Learning은 반복적인 학습 없이 바로 적용하는 방식을 말합니다. 가용한 data를 모두 사용해 훈련하므로 시간과 자원을 많이 소모합니다. 이를 Offline learning이라고도 합니다.

Online learning은 mini-batch라고 불리는 작은 묶음 단위로 진행하는 방식을 말합니다. 그러므로 학습단계가 빠르게 진행되고 비용이 적게 드는 것이 특징입니다. 하지만 치명적인 단점이 있습니다. 만약 data에 noise가 있다면 시스템 성능이 떨어지게 됩니다.

-Data

만약 일부 샘플에 이상치가 발견됐다면 여러가지 선택사항이 주어집니다. 그것들을 간단히 무시하거나, 수동으로 고치거나, 평균값으로 고치거나 아니면 이 특성을 포함한 모델과 아닌 모델을 다르게 학습시키거나. 등을 정해야합니다.

 

 

 

본 내용은 'Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow' 도서를 참고하였습니다.

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To-do list

• [x] Get up at 7 20
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• [x] Do machine learning
• [x] One day One commit
• [x] Get the supplements and the chocolate, make some water.
• [x] Drink coffee, Do the diary about sleeping and thoughts
• [x] Stretch your body for 20 min
• [x] Do Eng words
• [x] Go for cardio
  • [x] Have time to think about something new
• [x] Brush up on
• [x] Do blogging
• [x] Do out-put
• [x] Read AI news And the news
• [x] walnut and almonds
• [x] Do Intermittent fasting at 7
• [x] Stretch Ulnar nerve with 원동력 exercise
• [x] Put the flower back from the windowsill
• [x] Read books
• [x] Organize the day and create the next day's plan