개발자의시작

이 글은 머신러닝에서 사용되는 에이다부스트(Adaboost)알고리즘에 대해 정리한 글입니다. 에이다부스트를 이해하기 위해 먼저 간단하게 기계학습(machine learning)과 부스트(boost)에 대해 짚고 넘어갈 필요가 있습니다. 기계학습 (machine learning) - 프로그램이 주어진 데이터를 스스로 학습하여 정보를 얻거나 예측 및 분석하는 것. 기계학습 중 지도 학습(supervised learning)은 크게 두 단계로 이루어져 있습니다. 1) 주어진 데이터로 학습하여 특징 추출(feature extraction) 2) 특징을 이용하여 분류(classification) 부스팅(boosting) - 예측 성능이 낮은 약한 분류기(weak classfier)들을 활용하여 조금 더 좋은 성능..