STUDY

1-3-2. AI는 체격만 보고 체중을 추론할 수 있을까? ●데이터 살펴보기 국방부에서 공개한 병무청 신체검사 데이터 총 167,938명의 장병의 신체 치수를 측정하여 기록한 자료 가슴 둘레, 소매 길이, 신장, 허리 둘레, 샅높이, 머리 둘레, 발 길이 몸무게 각각의 피쳐와 Y값은 최댓값으로 나우어 0 부터 1사이의 소수로 노멀라이즈 ●어떤 인공지능 사용? 신경망 구조 6층 짜리 FNN 층수 종류 크기 활성화 함수 1층 FNN 7 없음 2층 FNN 256 ReLu 3층 FNN 256 ReLu 4층 FNN 256 ReLu 5층 FNN 256 ReLu 6층 FNN 1 sigmoid 입력층은 7개의 피쳐를 사용하기 때문에 7 출력층은 몸무게를 예측하기 때문에 1 앞서 노멀라이즈를 통해 체중값을 0부터 1 사..

1-3-1. 분류와 회귀의 차이는 무엇일까? ●이산적 변량과 연속적 변량 이산 - 서로 떨어져 있는 값 이산적 변량 - 수량이 이산적으로 변하는 경우 연속적 변량 - 수량이 연속적으로 변하는 경우 ●분류, 이산적 변량의 세계 앞서 공부한 분류 문제는 데이터를 3개의 카테고리로 분류. 카테고리의 개수가 3개로 딱 나뉘고, 그중에서 반드시 하나를 선택해야 하므로 분류 문제는 이산적 변량의 세계 ●회귀, 연속적 변량의 세계 회귀는 연속적 변량의 세계. 분류의 세계에서는 학생의 키를 작은 편, 큰 편 등 이산적으로 예측할 수 있음. 반면 회귀의 세계에서는 학생의 키를 수치로 바로 예측. 회귀는 AI의 예측 결과가 어떤 카테고리로 딱딱 분류되는 것이 아니라 구체적인 수치를 예측하도록 학습시키는 방법.