[coursera ML, introduction] what is Machine Learning.

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

기계 학습 | Coursera

 

잘 제안된 학습 문제는 다음과 같습니다.

어떤 과제 T에 대한 성능이 P라고 측정 되고, 경험 E를 통해 향상 된다면,
프로그램은 과제 T에 대해 경험 E로부터 성능 기준 P에 따라 학습한다고 할 수 있다.

 

Cocktail party problem algorithm

문제: 칵테일 파티에서, 2사람이 있고, 2개의 마이크가 있습니다.

 

이럴 경우에 사람1은 영어로 1부터 10까지를 세고, 사람2는 다른 언어로 1부터 10까지를 셉니다.

 

각각의 마이크에서는 거리가 다르기 때문에 다르게 녹음이 되는데요.

 

각 마이크에서 어떻게 음성들을 분리할 수 있을까요?

 

정답은 Cocktail party problem algorithm을 사용하는 것입니다.

 

[W, s, v] = svd((repmat(sum(x.*x, 1), size(x, 1), 1).*x)*x');

을 이용하는 것입니다.

 

한 줄의 코드이지만, 연구자들은 많은 시간을 쏟았습니다.

 

절대 간단한 문제가 아닙니다.

 

Octave programming environment를 활용하면 이 처럼 쉽게 문제를 해결할 수 있습니다.

 

matlab과 같은 툴인데 open source 툴입니다.

 

https://www.gnu.org/software/octave/#install

GNU Octave