1. 결정 = 비교+선택
2. 비교가 어려울 때 : 대소 관계가 명확하지 않거나, 비교해야 할 특징이 너무 많을때
3. 결정하는 사람 : 사람->컴퓨터 => 이것을 기계학습이라고 한다.
4. 머신러닝 : 인간의 판단능력을 확장해서 두뇌가 빠르고 정확하게 해준다.
5. 습관 : 무의식적으로 무언가를 하고 있는것. 그래서 바꾸기가 쉽지 않다.
하지만 의지에 따라서 환경이 바뀌게 되면 습관은 서서히 바뀐다.
즉 습관은 의지를 이기고 의지는 환경을 이기고 환경은 습관을 이긴다.
6. 일 = 꿈+능력
스마트폰을 사용하기 위해서 제조방법을 알아야할까? 아니다.
사용자가 되어 문제를 해결하다가 필요한 것들을 차근차근 해결하면 된다.
7. 머신러닝 : 문제와 정상을 학습을 시킨다면 습관을 해결할 수 있다.
8. Techable machine : 수학, 코딩 능력 없이도 머신러닝을 해볼 수 있는 사이트
이미지, 자세, 오디오 프로젝트가 있다.
각 클래스를 샘플과 함께 만들어주고 이것을 training한다.
이렇게 하게 되면 보여준적 없는 이미지에도 판단 가능
머신러닝에서 판단력이 핵심! 여기에서는 판단력을 모델이라고 한다.
9. 모델: 먹을수 있는 것 먹을 수 없는것->교훈
추측해서 먹을수 잇는 것인지 먹을 수 없는 것인지 결정이 가능
가설에 모순이 없다면 이론으로 인정-> 예측 가능
과정을 학습이라고 하고 이른 통해 좋은 추측을 할 수 있다.
학습이 잘 되어야 좋은 추측을 할 수 있고 좋은 결정을 할 수 있다.
*유튜브 생활코딩 채널의 머신러닝 영상 ot~(6)을 참고하여 작성하였습니다.*
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