인공지능/혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝15 02-1 훈련 세트와 테스트 세트 책 66p. ~ 83p. 1. 테스트 세트가 필요한 이유 -K최근접 이웃 알고리즘: 규칙을 찾기 보단, 단순히 훈련 데이터를 저장한 후 가까운 이웃을 골라서 다수인 클래스를 예측 클래스로 삼는 알고리즘 -fit() 메서드를 사용하여 훈련할 때, 사용했던 데이터를 그대로 사용하면 머신러닝 모델이 이미 정답을 알고 있으므로 정확도가 100%가 나오는 것이 당연함 → 새로운 데이터를 사용해야 올바른 정확도를 알 수 있을 것 2. 지도 학습과 비지도 학습 지도 학습: 데이터 입력 시에 정답(타깃) 데이터도 함께 입력 → 머신러닝 모델에게 정답을 가르침 ex) 입력된 데이터가 도미인지 빙어인지를 구분 비지도 학습: 데이터 입력 시에 타깃 데이터 없이 데이터'만' 입력 → 정답을 사용하지 않으므로 무언가를 맞출 수.. 2023. 2. 3. 01-03 마켓과 머신러닝 확인 문제 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 1. 31. 01-03 마켓과 머신러닝 ~ 시작하기 전에.. ~ 알아두면 좋은 사이트: 캐글(https://www.kaggle.com/) https://easy-study-note.tistory.com/4 캐글(Kaggle) 시작하기 캐글은 이미 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트들에게는 유명한 플랫폼이다. 나는 이제 막 머신러닝을 입문하는 입장에서 좋은 학습 플랫폼을 찾다가 캐글을 발견하게 되었다. 기본적으로 easy-study-note.tistory.com 책 44p. ~ 62p. 1. 기존 프로그램 vs 머신러닝 프로그램 1) 전통적인 프로그램 : 어떤 식으로 만들어 달라~는 규칙 등을 기반으로 프로그래머가 작업 → 규칙을 바탕으로 작업 ex) 30cm 보다 큰 생선은 도미이다. (=규칙) ↓ 프로그래밍(전통적인 프로그램) if fis.. 2023. 1. 31. 이전 1 2 3 4 다음
