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머신러닝단계 첫 세미나가 9월 14일 열렸습니다.

머신러닝 1팀은 인빅 부회장인 문지은 회원과 손유진, 정재욱, 장석우 회원으로 구성되어있습니다.

이 날 발표는 손유진(통계학과/2기) 회원과 장석우 (산업경영공학과/1기)회원이 진행하였습니다.

세미나 발표주제는 '머신러닝의 정의와 종류, 사용분야'입니다.

목차는 다음과 같습니다.

1. 머신러닝이란?

2. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 비교

3. 머신러닝 시스템의 종류

4. 머신러닝의 활용분야

1팀은 헷갈리기 쉬운 머신러닝과 딥러닝,인공지능 개념을 집합으로 표현했습니다.

집합관계로 표현하니 훨씬 이해가 쉽네요.

인공지능이 가장 큰 개념입니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위분야라고 생각해도 되겠네요.

인공지능의 예로는 알파고가 있습니다.

인공지능 안에서도 4개의 레벨로 구별이 된다고 합니다.

현재는 레벨3에서 레벨 4 사이정도 될 것 같습니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이점을 표로 비교했습니다.

머신러닝 시스템은 다음과 같이 3가지가 있습니다.

지도학습, 비지도학습, 강화학습이며 설명은 위와 같습니다.

강화학습과 관련된 Q function에 대해서 장석우 회원이 보충설명해주었습니다.

Q function에 대해서는 추후에 포스팅하도록 하겠습니다.

발표를 준비하고 진행한 ML1팀 고생했습니다!