심벌 마크
유니온백과
통신
다운로드하기 Google Play
새로운! 안드로이드 ™에 유니온백과를 다운로드 할 수 있습니다
설치하십시오
브라우저보다 빠른!
 

T-분포 확률적 임베딩

색인 T-분포 확률적 임베딩

t-분포 확률적 임베딩(t-SNE)은 데이터의 차원 축소에 사용되는 기계 학습 알고리즘 중 하나로, 제프리 힌튼에 의해 개발되었.

4 처지: 결합분포, 기계 학습, 비선형, 제프리 힌턴.

결합분포

확률론에서 결합 분포란 확률 변수가 여러 개일 때 이들을 함께 고려하는 확률 분포이.

새로운!!: T-분포 확률적 임베딩와 결합분포 · 더보기 »

기계 학습

학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.

새로운!!: T-분포 확률적 임베딩와 기계 학습 · 더보기 »

비선형

, 변환 등이 비선형이라는 것은 그 구성요소의 합이나 곱 등 선형 결합으로 설명할 수 없다는 것을 뜻.

새로운!!: T-분포 확률적 임베딩와 비선형 · 더보기 »

제프리 힌턴

제프리 에버레스트 힌튼(Geoffrey Everest Hinton, 1947년 12월 6일 ~)은 인공지능(AI) 분야를 개척한 영국 출신의 인지심리학자이자 컴퓨터 과학자이.

새로운!!: T-분포 확률적 임베딩와 제프리 힌턴 · 더보기 »

나가는들어오는
이봐 요! 우리는 지금 Facebook에 있습니다! »