AI/ML

DBSCAN?(1)

DBSCAN정의K-Means 알고리즘과 DBSCAN의 차이동작 방식DBSCAN의 특징 및 장점ReferenceDBSCAN정의DBSCAN은 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise의 약자로 핵심 데이터(Core Point)를 중심으로 밀도가 높은 곳에 포함된 데이터일 경우 클러스터링을 진행하고 밀도가 낮은 곳에 포함된 데이터를 노이즈로 판단하는 알고리즘이다. 간략히 말해 밀도 기반의 군집화 알고리즘이라는 의미이다. K-Means 알고리즘과 DBSCAN의 차이단순히, DBSCAN의 정의만 보았을 때 K-Means 알고리즘과 큰 차이를 못 느낄 수 있다. 그림을 통해 차이를 알아보도록 하자. 다음과 같이 데이터가 분포되어 있다고 가정하자.데이터..

머신 러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)

머신러닝(Machine Learning) 이란? 기계학습으로 불리기도 하며, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술들을 개발하는 분야(연구)이다. 머신러닝의 핵심은 표현(Representation)과 일반화(generalization)이다. 표현이란 데이터의 평가이고, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리를 의미한다. 머신러닝의 학습 종류에는 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 존재한다. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 단어에서 유추할 수 있듯이 사전에 지도를 하고 학습을 진행하는 것으로 크게 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 지도학습에 해당된다. 이진 분류 모델을 예시로 설명하면 악성(1) 및 정상(0)에 대한 정답(결과 값, 실제..