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ML 기초 (1) - ML 프로젝트
나 같은 ML 관련 전공자가 아닌 사람이 ML을 배운다면, 수학적 이론을 깊게 파는 것보다는 자신의 분야에 자유롭게 접목시킬 수 있도록 코드를 자유롭게 짤 수 있는 역량이 더 중요하지 않을까 싶다. 그래서 책과 다양한 자료를 접하면서 실전적인 내용 위주로 정리해볼 계획이다. 머신러닝의 분류지도 학습(supervised learning): 답이 있는 데이터로 훈련한다. 즉 훈련 과정에서 입력 데이터($X$)와 답($y$, 흔히 레이블이라고 부름)이 주어진다. 훈련된 모델은 기존에 보지 못한 입력값 $X'$에 대해 예상되는 답 $y'$을 출력한다.비지도 학습(unsupervised learning): 답이 없는 데이터로 훈련한다. 따라서 데이터 자체의 특징을 분석하는 데 초점이 맞춰져 있다. 예로 클러스터..
ML, DL
2025. 5. 24. 04:27