Introduction of AI

How to train

• Supervised Learning은 결과값(y)를 알고 있을 때 쓴다.

• To predict with continuous variable, 이것은 Regression과 관련이 있다 - Numerical. 하지만 단순히 무엇인가 주어졌을 때 yes or no로 category를 해야한다면 classficiation이다.
• 알고리즘은 Regression인지 Classification인지에 따라서 어디에 적용할지 결정된다. 아무곳이나 알고리즘이 적용되는 것은 아니다.

• 각 type에 관련된 알고리즘은 따로 있다.

• Unsupervised Learning은 내가 결과값(y)를 알 수 없을 때 쓴다.

scikit-learn.org에서 내가 이해한 개념들에 대한 알고리즘들이 다 나와있고 우리는 단지 그것을 이용하기만 하면 된다. It is for Machine Learning.

Supervised Learning이 제일 가장 많이 쓰이는 케이스고 귿 아ㅡㅁ으로 Unsupervised, Reinforcement 순이다.

Keras is for deep learning.

AI Model을 만들기 전에 AI stragetgy for data collection이 굉장히 중요한 부분이다.