AI/Hands-On Machine Learning1 [ CHAPER.01 ] 한눈에 보는 머신러닝 1. 머신러닝이란? 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야입니다. 성능 측정 P는 직접 정의해야 하며, 분류 작업에 자주 사용되는 예시로는 정확도(accuracy)가 있습니다. 2. 왜 머신러닝을 사용하는가? 머신러닝은 유동적인 환경으로, 새로운 데이터에 적응할 수 있습니다. 또한 복잡한 문제와 대량의 데이터에서 통찰을 얻을 수 있습니다. 3. 애플리케이션 사례 4. 머신러닝 시스템의 종류 먼저 머신러닝 시스템을 학습하는 동안의 감독 형태나 정보량에 따라 분류할 수 있습니다. 01) 지도 학습 / 비지도 학습 / 준지도 학습 지도 학습 훈련 데이터에 label이라는 원하는 답이 포함됩니다. classification이 전형적인 지도 학습입니다.(ex. spam.. 2022. 7. 27. 이전 1 다음