SWE Julie's life

분류 머신러닝은 학습 타입에 따라 아래와 같이 구분해볼 수 있다. ​ - 지도학습 : 정답 데이터(target)가 있는 것. 대부분 분류와 회귀 추가로 시퀀스 생성, 구문 트리 예측, 물체 감지, 이미지 분할 등이 있음 - 비지도 학습 : input 데이터에 대한 변환을 찾아내는 것. 차원축소, 군집 등이 해당 - 자기 지도 학습 : label이 필요하지만, input 데이터로부터 생성. 사람이 개입되지 않는 지도 학습 - 강화 학습 : 보상을 최대화하는 행동을 선택하도록 학습하는 것. 대부분 게임에 집중되어있음 모델 평가 우리가 어느 도메인에서 머신러닝을 돌리더라도, 항상 '일반적인' 모델을 세우고자 노력한다. '일반적'이라는 것은 어느 특정한 데이터 셋에 한정된 모델이 아니라는 것인데, 이를 위해 과..