[혼공머신] 혼자 공부하는 머신러닝 & 딥러닝 1주차

Chapter 1. 나의 첫 머신러닝

• 머신러닝 : 규칙을 일일이 프로그래밍하지 않아도 자동으로 데이터에서 규칙을 찾아내는 알고리즘을 연구하는 분야
• 딥러닝 : 인공신경망을 기반으로 한 방법들을 통칭
• 첫번째 머신러닝 프로그램 : K-Nearest Neighbors 알고리즘으로 도미, 빙어 두 생선을 분류하기

Chapter 2. 데이터 다루기

2-1. 훈련 세트와 테스트 세트

• 지도학습과 비지도 학습
  • 지도학습 : 데이터와 "정답"이 있는 경우
• 훈련 세트와 테스트 세트
  • 훈련 세트 : 모델 훈련에 사용되는 데이터
  • 테스트 세트 : 평가에 사용되는 데이터
• 샘플링편향
  • 훈련 세트와 테스트 세트에 샘플이 골고루 섞여있지 않고 한쪽으로 치우친 경우

2-2. 데이터 전처리

• 훈련 세트와 테스트 세트로 나누기
  • 사이킷런의 train_test_split() 사용
• 데이터 전처리 (data preprocessing)
  • 데이터 특성값을 일정한 기준으로 맞추는 것
  • 가장 널리 사용하는 방법 중 하나는 표준 점수 (standard score)

 

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미션

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Ch.02(02-1) 확인 문제 풀고 풀이 과정 정리하기

문제 : 머신러닝 알고리즘의 한 종류로서 샘플의 입력과 타깃을 알고있을 때 사용할 수 있는 학습 방법은 무엇인가요?

• 정답 : 지도학습
• 지도학습은 데이터의 정답이 주어지고 정답을 찾아나가도록 학습하는 것을 의미한다