[머신러닝 알고리즘] 가우시안 프로세스 회귀 (Gaussian Process Regression)
"예측값의 ‘잠재적인 에러’ 마저 예측하라!" 통계학과 컴퓨터과학을 중심으로 한 오늘날의 '머신러닝' 기술은 과거의 얻은 많은 양의 데이터들로부터 일종의 '패턴'을 발견해서 미래에 새로 얻게 되는 데이터들에 대해서도 의미있는 '예측'을 하는 일들을 하기 위해 발달해 왔습니다. 예를들면 집값 y와 이를 결정하는 특징들인 집의 위치 x1, 평수 x2, 건축년도 x3, ... 등의 데이터들을 모아서 상관관계 y = f(x1, x2, x3, ...)를 머신러닝 알고리즘을 통해 찾은 다음, 새로운 매물이 나왔을 때 해당 정보 x1, x2, x3, ... 를 이용해서 집값 y를 구할 수 있게 됩니다. 단순한 일인 것 같지만 미국의 온라인 부동산 회사인 Zillow (https://www.zillow.com/) 와 ..
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[연구방법] 최신 AI/머신러닝 트렌드 손쉽게 따라가기 — Google 알리미
"하루 빨리 변화하는 인공지능 분야에서 인싸로 남는 법" [누구나 이해하는 AI — 성공의 배경]에서 다뤘듯이, 지금 인공지능 분야의 각종 기술들은 그 부가가치를 인정 받아 엄청난 양의 인적, 재정적 자원이 집중되면서 하루가 멀다 하고 급속도로 발전하고 있습니다. 이제는 메이저 언론사들에서도 관련 뉴스들을 소개하기도 하고, AI와 컴퓨터 공학 등의 고도 기술들에 특화된 크고 작은 온라인 플랫폼들도 많이 생겨나고 있습니다. 구글, 애플, 마이크로소프트, 페이스북 등의 세계를 선도하는 기업들 관련 소식들 뿐만 아니라 MIT, 하버드, 버클리, 스탠포드 대학교 등의 학계 관련 소식, 그리고 소셜미디어, 드론, 무인 자동차, 로봇, 뇌 과학, 퀀텀 컴퓨터 등과 같은 핫한 주제들의 소식들까지 매일매일 따라 가야할..
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