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Copy of 책상 테마 프레쥬메 템플릿

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by

승구 김

on 7 June 2013

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Transcript of Copy of 책상 테마 프레쥬메 템플릿

Interests Learning Skills References Experience Machine Learning 전자공학과 김승구 Contents Spreadsheets
Photo editing
HTML5 Special Training: YES high No Machine Learning Social SOCIAL Name of Reference #3 Title: Learning 지식 + 개념 = 미래 결정 Self developing SW 새로운 지식을 습득하면서 문제를 해결

경험과 알고리즘을 통해 자신의 동작을 개선 지도 학습 자율 학습 준 지도 학습 지도적 학습 알고리즘의 유형 결정트리 Outlook Humidity Wind rain sunny low YES No Strong Weak 신경망
-인간의 뇌의 정보처리를 모방하려고 하는 학습
-병렬 처리의 기반 신경망의 분류

계층수 : 단층 구조, 다층 구조

출력 형태: 순방향 구조, 순화 구조

데이터 유형: 디지털, 아날로그

학습 방법 : 지도 학습, 자율학습, 경쟁식

활성화 함수 : 단극성, 양극성 학습 방법의 분류 지도 학습(Supervised Learning) 자율 학습(Usupervised Learning) 경쟁식 학습(Competitive Learning) 학습 절차
1 단계 : 응용 목적에 적합한 신경망 구조를 설계
2 단계 : 연결강도를 초기화
3 단계 : 학습 패턴쌍 (X , D)를 입력하여 신경망의 출력 Y를 구한다.
4 단계 : 출력 y와 목표치 D를 비교하여 그 오차를 산출
5 단계 : 오차를 학습 신호 발생기에 입력하여 연결강도의 변화량 W를 계산
6 단계 : 연결강도를 W만큼 변경
7 단계 : 변경된 연결강도 (W+변화된 W)에 대하여 3단계~6단계를 반복
8 단계 : 더이상 연결강도가 변하지 않으면 학습을 종료 지도학습 자율 학습 경쟁 학습 학습 신호 : r
학습 입력 패턴 : x
학습률 : a 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm) 1. 기계 학습의 개념

2. 알고리즘 유형

3.지도적 학습

4. 자율, 준 지도 학습

5.유전자 알고리즘

6 Q&A Q & A 이러한 교차 검증을 통하여 훈련된 각
함수에 대해 정밀도와 재현율을 측정 할
수 있다. 지도 학습을 이용한 알고리즘 ●서포트 백터 머신

●은닉 마르코프 모델

●회귀 분석

●신경망

●나이브 베이즈 분류 .데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다 준 지도 학습 지도학습과 자율학습 사이에 위치
목표값을 포함한 데이터를 얻기 위해해서는 사람의 손을 거쳐야 하기 때무이고 그 비용이 감당할 수 없을만큼 클 수 있기 때문. 따라서 이 학습 방법을 통해 결과를 향상시킴 유전자(GENE) -유전자 해의 모양을 정의 알고리즘 구현 선택 교차 변이 돌연변이의 생성을 뜻한다.

자연환경에 의해서 발전하는 모습의 유전정보가 아닌, 임의의 유전정보 위치에 임의의 값을 넣어주어 돌연변이가 탄생하게 하는 단계 대치 선택-교차-변이를 통해 생산된 새로운 해집단을 이용해 기존의 해집단에서 품질이 나쁜 유전자를 품질이 좋은 유전자로 바꾸는 연산
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