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[ML] Regression(회귀)(3) - Logistic Regression(로지스틱 회귀)

🤔Regression 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법입니다. 즉, $x$값에 따라 $y$값이 어느 정도로 변화할 지 예측할 수 있습니다. 회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있습니다. 회귀분석은 supervised learning(y가 존재하는 학습)의 대표적인 분석 기법중 하나이며 continuous한 값들을 찾습니다. 이번 시간에는 Logistic Regression 에 대해 배워보겠습니다. Logistic Regression은 Non Linear Regresson의 대표적인 모델입니다. 🔎 odds and Log(odds) ✍️odds odds는 확률의 개념을..

[ML] Regression(회귀)(2) - Model Evaluation(모델 평가)

🤔Regression 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법입니다. 즉, $x$값에 따라 $y$값이 어느 정도로 변화할 지 예측할 수 있습니다. 회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있습니다. 회귀분석은 supervised learning(y가 존재하는 학습)의 대표적인 분석 기법중 하나이며 continuous한 값들을 찾습니다. 이번 시간에는 Regression Model의 모델 평가에 대해 알아보도록 하겠습니다. 모델 평가에 대한 자세한 내용은 한 번 더 다루도록 하겠습니다. 🔎 Model Evaluation 모델 평가는 다양한 평가 방법을 사용하여 머신 러닝 모델의 성..

[ML] Regression(회귀)(1) - Linear Regression(선형 회귀)

🤔Regression 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법입니다. 즉, $x$값에 따라 $y$값이 어느 정도로 변화할 지 예측할 수 있습니다. 회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있습니다. 회귀분석은 supervised learning(y가 존재하는 학습)의 대표적인 분석 기법중 하나이며 continuous한 값들을 찾습니다. 회귀 알고리즘에는 아래와 같은 것들이 있습니다. ✍️ Regression의 종류 - Linear regression - Multivariate linear regression - Lasso and Ridge linear regression - Ne..

[AI] 분산학습과 연합학습

🤔 분산학습과 연합학습 분산 네트워크 및 컴퓨팅 연구실 학부 연구생을 모집하는데 꼭 참여하고 싶다. 연구 주제는 온라인 게임 경기 분석을 위한 개인정보 보호 기반 분산학습을 시작으로 연합학습, 분할 학습 알고리즘 구현이다. 기존 딥러닝 기반 이미지 처리 알고리즘 또한 배워두면 도움이 될 것이다. 연구 지원도 빠방하기에.. 꼭 붙었으면 좋겠다. 이번 포스팅은 분산학습과 연합학습에 대한 정의를 알고 연구실 미팅에서 좋은 답변을 목적으로 작성하였다. 🔎 연합학습 기존의 인공지능은 데이터를 중앙 저장소에 저장하여 저장된 데이터를 기반으로 모델 학습을 진행했다. 그에 반해 연합학습은 개인의 모바일 기기와 같은 개인 디바이스에 저장된 데이터를 기반으로 모델 학습을 진행한다. 모델 학습을 진행하며 얻을 수 있는 가중..

[ML] 베이지안 분류기(Bayesian Classifier)(4) - Bayesian Classifier

🤔Bayesian Classifier 베이지안 분류기의 마지막 포스팅입니다. Gaussian Distribution을 통한 Bayesina Classifier에 대한 소개, 나이브 베이지안 분류기(Naive Bayesian classifier), Bayesian Belief Network에 대해 알아보겠습니다. (이제는 베이지안.. 보기도 싫네요.. ㅎㅎ 다음 일단 먼저 만들어 두고 Regression을 공부한 뒤 정리하도록 해보겠습니다..) 🔎 🔎 🔎 🔎