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핸즈온 머신러닝 2nd Edition Part 1 머신러닝 Chapter 1 한눈에 보는 머신러닝 필자는 AI를 기초부터 다시 공부해보자는 마음에 핸즈온 머신러닝을 공부하기로 했다. 앞으로 1챕터씩 정리해 업로드할 예정이다. 1. 머신러닝의 정의 머신러닝은 IMB 인공지능 연구원이었던 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 쓴 1959년 논문 “Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers”에 서 다음과 같이 정의하였다. 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야이다. 아서 새뮤얼(Arthur Samuel, 1959) 왜 머신러닝을 사용해야 하는가? 우리가 자주 사용하는 후후 앱의 경우를 살펴보자. 광고메세지를 차단하기 ..
딥러닝 학습 용어 하이퍼파라미터 어떠한 값이 적절한지 모델과 데이터가 알려주지 않기 때문에, 모델 외적인 요소 라고도 한다. 배치와 배치 크기 에폭(epoch)와 스텝(step) 에폭은 전체 데이터를 사용하여 학습하는 횟수. 스텝은 모델이 가진 파라미터(가중치)를 1회 업데이트 하는 것. 지도학습 정답이 포함된 데이터로 학습 비지도학습 정답이 포함되어있지 않은 학습 강화학습 주어진 환경에 대해 보상reward을 통해 학습 과대적합 모델이 학습 데이터에서는 좋은 성능을 보이지만, 새로운 데이터에 대해 좋은 성능을 보이지 못하는 결과 해결방법 학습 데이터를 다양하게, 많이 수집 정규화Regularization 사용 이상치Outlier 제거 ( 데이터가 충분할 경우에는 좋지 않은 방법이다 ) 과소적합 충분한 ..
