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머신러닝 machine learning 머신러닝은 AI artificial intelligence의 한 분야이다. machine이 learn한다는 머신러닝의 의미처럼 머신러닝은 '데이터을 통해 프로그램이 학습하는 컴퓨터 알고리즘'을 연구하는 분야다. 프로그램이 수행하기를 원하는 기능은 'training task' 성능 평가는 'acurracy' 학습을 위해 주어지는 데이터는 'training data', 'training set'이라고 한다. 머신러닝의 예시 머신러닝은 알고리즘이 밝혀지지 않았거나, 경우를 일일이 기술하기에는 너무 복잡한 경우에 유용하게 사용된다. 예를 들면, 추천 서비스 음성 인식 OCR 문자 인식 등이 있다. 머신러닝의 구분 머신러닝은 몇 가지 기준으로 분류될 수 있다. Q1. 데이터..

the machine learning landscape - OCR optical character recognition - spam filter - recommendation - voice search supervised learning unsupervised learning online/batch learning instance-based/model-based learning workflow of typical ML project the science of programming computers so they can learn from data training set training instance = training sample : training data, acurracy, training task..

scikit-learn tensorflow prerequisites - numpy, pandas, matplotlib / linear algebra, probabilities, statistics part 1. the fundamentals of machine learning part 2. neural networks and deep learning

발단 새로운 동아리 들어가고 싶어서 에타 홍보 게시판에 자주 들어가던 때 마침 BOAZ 홍보글이 제일 먼저 올라왔다. 바로 지원! 1차 : 자기소개서 인적사항 인공지능, 빅데이터, 머신러닝, 통계, 수학 과목 혹은 세미나 경험 수학, 통계, 컴퓨터 언어 수업 들은 거 공부한 것들을 적었다. 데이터 분석 관련 TOOL 활용 경험 python과 R 학교 수업 수강 경험이 있다고 적었다. 지금까지 했던 활동 / 앞으로의 활동 일정 동아리 1. AIESEC 동아리 2. SCSC 블로그 운영 : 네이버, 티스토리 Q1. 지원 동기 BOAZ에서는 사람들과 ‘함께’일 수 있다는 것이 매력적으로 느껴져 BOAZ 데이터분석 분야에 지원하게 되었습니다. 저는 BOAZ에서 함께 공부하고 싶습니다. 각 팀에서 스터디를 진행하..