beginner-in-coding 님의 블로그

00. 모수 모델(parametric model), 비모수 모델(nonparametric model), 인스턴스 기반 모델모수 모델: 새로운 데이터 포인트를 분류할 수 있는 함수를 학습하기 위해 훈련 데이터 셋에서 모델 파라미터를 추정훈련이 끝나면 원본 훈련 데이터셋이 필요 없음모수 모델 알고리즘 종류: 퍼셉트론, 로지스틱 회귀, 선형 SVM비모수 모델: 고정된 개수의 파라미터가 아닌 훈련 데이터가 늘어남에 따라 파라미터 개수도 늘어남비모수 모델 알고리즘 종류: 결정 트리/랜덤 포레스트, 커널 SVM, KNN인스턴스 기반 모델: 훈련 데이터 셋을 메모리에 저장01. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN)지도 학습 알고리즘전형적인 게으른 학습기(lazy learner): 훈련 데이터에..

00. 적응형 선형 뉴런(ADAptive Linear NEuron, ADALINE)단일층 신경망의 종류버나드 위드로우와 테드 호프가 프랑크가 아달린을 발표아달린: 퍼셉트론의 향상된 버전01. 아달린 (ADALINE)핵심 개념: 연속 함수로 비용 함수를 정의하고 최소화함아달린 규칙 vs 퍼셉트론의 차이점가중치를 업데이트할 때: 퍼셉트론은 단위 계단 함수를 사용, 아달린은 선형 활성화 함수를 사용즉, 아달린은 퍼셉트론에서 최종 입력 함수와 임계 함수 사이에 활성화 함수가 추가된 형태아달린에서의 선형 활성화 함수: 단순한 항등 함수아달린과 퍼셉트론의 오차 비교 방법아달린: 진짜 클래스 레이블과 선형 활성화 함수의 실수 출력값을 이용해 모델의 오차를 계산하고 가중치를 업데이트퍼셉트론: 진짜 클래스 레이블과 예측..

기간: 2025.04.07 ~ 2025.04.1401. 학습 내용- Javascript[JavaScript] 변수[JavaScript] let, const 키워드와 블록 레벨 스코프[JavaScript] 표현식과 문- machine learning[머신러닝 & 딥러닝] 퍼셉트론(perceptron) - 이론02. 이번 주 목표AI 프로젝트 - 신사숙녀 쇼핑몰에 LLM 채팅 봇 추가 완료하기신사숙녀 쇼핑몰 기능 리팩토링 & 예외 처리 추가machine learning & deep learning 블로그 정리03. 회고록  이번 주에 AI 블로그 정리를 마무리하고 싶었는데, python이랑 js도 정리하고 싶어서 여러가지로 깊게 공부하지 못한 것이 아쉽슴니다.. 그래서 이번 주에는 딱 AI랑 프로젝트만 집중..