[til]문일천 교수님 기계학습 개론: 1week-Lec01

1주 Lecture 0: Introduction

  • 강좌 동영상
  • 최근 인공지능은 어디에서나 쓰이는 기술 요소
    • 인공지능은 어디에서나 쓰이는 기술 요소
    • 이메일 스팸필터 기능
    • SNS의 친구 추천 기능
    • 동영상 재생 추천 기능
    • 자동차 번호판 인식 기능
    • 대규모 생산 공정에서의 품질 관리
    • 적재적소에 물품을 운송하는 물류 시스템
    • 군대의 자동화 무기
    • 재난 대응을 위한 로봇

  • 지능이란?

    • 지속적인 경험 축적을 통해서 어떠한 행동 및 의사 결정을 점점 더 잘 할 수 있다면 이러한 학습을 하는 대상은 지능이 있다고 말할 수 있음.
    • 인공지능을 만들기 위해서는 기계가 학습하는 벙법을 연구 개발해야 한다.
  • 강좌 대상 영역

    • 미적분학, 선형대수학
    • 통계학
    • 프로그래밍 언어
  • 강좌 목표

    • 기계학습에 대한 구체적인 지식과 원리를 파악

1주 Lecture 1: Motivation

  • 강좌 동영상
  • 학습 목표
    • 기계학습이란 무엇인가?
    • 기계학습의 여러 분야

  • 머신러닝의 여러가지 이름

    • Data Mining
    • Knowledge Discovery: 지식 발견
    • Machine Learning
    • Artificial Intelligence
  • 머신러닝을 다양하게 부르는 이유

    • 여러 학문의 참여
      • Statistics
      • Management
      • Industrial Engineering
      • Database in CS
      • AI in CS
  • 인공지능이 부각되는 이유

    • 데이터의 다양성
      • Text Data
      • Network Data
      • Time Series Data
      • Image Date
    • 데이터 유형
      • News Article
      • Machine Log
      • Social Network
      • Social Media
      • Purchase + Review
      • Disease outbreak data
      • Trajectory Data
      • Vehicle Tragectory Data

  • Document Classification
  • Stock Market Prediction
  • Plate Num Recogintion
  • SNS Recommendation
  • Helicopter Control: Inverted Control

  • 텍스트 + Network 분석 + 기타 여러 ML 기법

  • SNS 정보 정량적 통계
  • With Machine Learning
    • 토픽 추출
    • 주제 전바 방법
    • Summarize

  • 다우존스 인덱스와 스위스 단어수는 Negative correlation
  • 주식 시장 위험시 안전자산에 대한 관심 높아짐

  • 머신러닝의 유형
    • Supervised Learning: Prediction
    • Unsupervised Learning: Summarization
    • Reinforcement Learning: 지능적 행동 판단

  • Supervision이 존해하는 분석

  • 데이터 내부의 관계와 패턴, Latent factor, 그래프 구조 파악
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작성자: 김태완
1999년 부터 Java, Framework, Middleware, SOA, DB Replication, Cache, CEP, NoSQL, Big Data, Cloud를 키워드로 살아왔습니다. 현재는 빅데이터와 Machine Learning을 중점에 두고 있습니다.
E-mail: taewanme@gmail.com