초짜라서 이해점.
이게 맞는지 좀 봐줘용
머신러닝 - 정답을 알려주고 학습시켜서 나중엔 지가 알아서 할수있게만듬
딥러닝 - 정답을 애초에 안알려주고 알아서 군집화분류 할수있게만듬
근데 난 여기서 이해가 안가는게 생기는데
지도학습이 정답이 있는 데이터 알려줘서 학습시키는 거고
비지도학습이 정답이 없는 데이터를 알아서 군집화시켜서 예측하게끔 하는거 아님?
그럼 결국 머신러닝==지도학습, 딥러닝 == 비지도학습임?
이걸 정확히 구분해주는 놈이 아무도 없음. 다들 어설프게만 알아가지고
딥러닝도 지도학습 있어
정답과 데이터를 사용하여 학습하면 지도학습. 정답없이 데이터만 사용하면 비지도학습임 그리고 머신러닝 안에 딥러닝이라는 방법이 있는거고 딥러닝은 지도,비지도 학습방법 모두 사용할수 있어
질문 다시 보고오셈
딥러닝은 deep Neural network 쓰면 다 딥러닝임 - dc App
딥러닝이 비지도학습이 아니고 딥러닝 특징이 feature extraction이 자동이라 수동 feature engineering이 필요없다는 부분인데 이거랑 착각했나봄 - dc App
너가 아는 딥러닝 테크닉은 거의 대부분 supervised learning (지도학습)임. 비지도학습도 가능한데, 너가 이분야를 다룰 확률은 질문으로 볼때 0에 가까움.
비지도학습 GAN 써야되는데? 뭘보고 0에 가깝다는거임?
ㅋㅋㅋㅋ 진짜 갤...수준,... 자기가 쪼끔 안다고 오만한 새기들 ㅈㄴ 많네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
머신러닝 지도학습, 딥러닝 비지도학습 이따위 발언하는놈이 수준하고는. 너가 GAN을 다룬다고? GAN을 제시한 논문의 가장 기본적인 theorem인 discriminator가 완벽할때 GAN이 JS divergence를 최소 하는걸로 최적화 문제로 표현될 수 있다는것 조차 증명도 못할것 같은데. Wasserstien GAN에서 다루는 Wasserstien loss와 JS divengence 차이점은 아냐? 왜 WGAN에서 왜 1-Lipchitz continuous 조건이 들어가야하는지는 알고? 멍청한 질문하기 전에 제대로 공부나좀 해라
딥러닝이 머신러닝에 포함되는거임
아재요 그걸 누가모르나요
글 보니까 넌 모르는거같아서
응 알아~
머신러닝=지도 딥러닝=비지도 ㅇㅈㄹ 하는 새끼가 자존심만 남았노 ㅋㅋ
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 답글 다는 꼬라지 보니까 금방 나가떨어질듯 ㅋㅋ 모르면 배우고 받아들여야지 빼애애액 대네
전형적인 아무것도 모르는새끼임 병먹금해라