머신러닝 2

모델과 지도학습

모델이란 모델링은 현실 세계의 시스템, 현상의 간소화된 표현을 생성하는 과정으로 이를 통해 현실 세계를 이해, 분석, 예측 및 최적화를 할 수 있다. 대부분의 모델은 ‘예측’을 목적으로 한다. 여러 변수 간의 관계를 방정식, 알고리즘 등으로 정의해 실제로 만들어 관측하기 전에 자극$($stimulus$)$이나 입력$($input$)$에 대한 응답$($response$)$이나 출력$($output$)$을 예측하는 것이 모델링의 목적이다. Physics-based model 물리 기반 모델은 물리적인 법칙에 의해 만들어진 모델이다. 지금까지 과학 시간에 배웠던 가장 유명한 물리 모델은 힘과 운동의 관계를 기술한 $\sum{\vec{F}} = m\vec{a}$일 것이다. 이 식은 외부에서 어떤 물체에 가해준 ..

Data science 2023.08.30

최적화와 머신러닝

최적화는 여러 공학 분야에서, 일상에서도 많이 쓰이지만 명확하게 의미를 파악하는 것이 어려웠습니다. 지금까지 공부를 하며 제가 이해한 최적화라는 개념의 의미와 기계학습 분야에서 최적화의 의미를 설명하는 포스팅을 남깁니다. Optimization수치해석 교과서1에서 optimization은 특성을 나타내는 함수의 최대값이나 최소값을 만드는 입력을 찾는 것이라고 설명하고 이 값을 optimal value라고 설명합니다. optimal value라고 하면 가능한 조건(domain)에서 가장 좋은 최적의 값이라고 생각할 수 있다. 최적화를 활용해 설계를 하고자 하면 최적 설계, 제어를 하고자한다면 최적 제어가 된다. 이렇게 공학적인 내용 뿐만아니라 물자 조달과 같은 실생활에 밀접한 문제도 최적화를 통해 해결을 ..

Data science 2022.07.24