AI시작_실패

이틀간 AI > 머싱러닝 > 딥러닝 교육을 받았습니다.  _ 계속 이어서 기술을 넓혀 가려고 2주간 시도해 보았으나,

웹기술만큼 친절하게 오픈되어 있지 않고,

기술자들의 마인드도 오픈되어 있지 않아서, 더이상 기술을 습득할 생각이 없네요...

우리나라 AI기술은 웹기술만큼 발전하기는 여려워 보이네요... 우리나라 자바와 같은 전철을 밝으리라 예상됩니다.

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핵심은 기존자료를 학습(머신러닝, 딥러닝)시켜 예측(prediction)가능한 결과를 출력하는 프로세스를 만드는 것을 말합니다.

이번 교육에서는 rapidminer라는 툴을 사용해서 위 프로세스를 만드게 되었습니다.

익스텐션 추가 4가지확인

공부한 순서

1. 테스트용 테이터 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/gas+sensor+array+drift+dataset

2. ROC커브 이론: https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic

3. ROC커브 매트릭스 표현: https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix

4. 정확도(accuracy), 정밀도(precision)에 대한 이해: https://www.google.co.kr/search?q=precision+vs+accuracy&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=0ahUKEwjm1bTxwvvWAhWEnZQKHVVQD-AQ_AUICigB&biw=1920&bih=985#imgrc=qJ5HPQ9-0vEzLM:&spf=1508376114832

#머신러닝 참조사이트: https://www.kaggle.com/competitions

#이미지 인식용(딥러닝) 래피트마이너 상용 익스텐션 제작 사이트: http://www.burgsys.com/