#머신러닝이란?

머신러닝이란 광범위한 인공지능(AI)영역의 하위 집합으로, 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 설계된 알고리즘을 만들고 활용하는 것을 중심으로 하는 분야이다.
기계학습_나무위키_설명

#머신러닝의 알고리즘 종류

논문에서는 지도 머신러닝 분류기를 사용해서 비교했다.

로지스틱 회귀는 선형 회귀를 기반으로, y = wx + b의 선형 함수를 사용한다.

현대 인공지능과 머신러닝의 기본 개념을 데이터 중심 관점에서 정리하고, 학습 방향을 잡기 위한 핵심 용어를 요약합니다.

벡터와 행렬 노름의 핵심 개념을 이미지 기반으로 정리하고, AI/머신러닝 모델 해석에서 왜 중요한지 함께 설명합니다.

컴퓨터 비전과 AI 학습 중 만난 개념·용어를 주제별로 정리하고 참고 자료와 함께 업데이트하는 스터디 노트입니다.

로봇강화학습 성공 사례 (Deep Reinforcement Learning for Robotics, A Survey of Real-World Successes)