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Machine Learning3

machine learning 관련 글들 1 https://antontarasenko.com/2015/12/28/machine-learning-for-economists-an-introduction/계량경제학자들을 위한. 논문들도 소개. https://www.stata.com/meeting/portugal15/abstracts/materials/portugal15_guimaraes.pdflarge data handling in Stata http://cameron.econ.ucdavis.edu/e240f/trmachinelearningseminar.pdf Machine Learning for Microeconometrics A. Colin Cameron Univ. of California- Davis 기존 통계학적 지식이 머신러닝의 어떤 요소인지 .. 2017. 9. 14.
IBM watson IBM watson 고객 자동응대 서비스 (chatbot) - 단순 고객응대서비스의 상당부분을 대체해 내갈 것 같다.구조화되지 않은 텍스트, 오디오, 비디오, 이미지를 분석, 이해할 수 있다. 쉽게 자동응대 할 수 있는 프로그램을 짜는 도구를 제공한다. Discovery Service : web 상의 data collection(고객 리뷰 데이터 등)도 쉽게 할 수 있는 도구 제공 감정 분석 tone analyzer 예) 기계유지보수 : 센서를 통해 문제 생기기 전에 예측, 적절한 처치 제안 의학, 법률에 선도적 적용 이미 우리나라 여러 병원에서 도입해서 활용중 (암 등) IBM은 초창기부터 컴퓨터를 만들어오던 회사가 아닌가... 2017. 9. 4.
머신 러닝이란 무엇인가 (deep learning, machine learning, ai) 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야 (위키)1959년, 아서 사무엘은 기계 학습을 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의하였다. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다.표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다.일반화는 훈련 이후 새롭게 들어온 데이터를 정확히 처리할 수 있는 능력을 말한다. 기계 학습과 데이터 마이닝은 종종 같은 방법을 사용하며 상당히 중첩된다. 기계 학습은 훈련 데이터(Training Data)를 통해 학습된 알려진 속성을 기반으로 예측에 초점을 두고 있다.데이터 마이닝은 .. 2017. 7. 11.