이제 시작이라는 생각이 많이 드는 머신러닝 강의가 시작되었다!!
사실 머신러닝, 딥러닝에 대한 두려움이 어느정도 있었던 편인데
다행스럽게도 강의를 잘 따라가니까 어느정도 이해가 되는것 같아서 다행이였다!
주말에도 복습을 해야할거 같다는 생각이 많이 들었던게 문제지 ㅠㅠ
강사님께서 머신러닝은 단단한 지반을 쌓는 과정이라고 하셨던 것 같은데....
저는 흐리멍텅한 기반인거 같아요 ㅠㅠㅠㅠㅠ 어떡하죠???
배운 내용
비지도학습
■ 변환
■ 군집화
■ 연관
지도학습
■ 회귀
■ 분류
강화학습
머신러닝이 이루어지는 과정은
데이터 수집 -> 데이터 전처리 -> 모델 학습 -> 모델 평가로 이루어진다.
★ 좋은 모델을 찾기 위해서 우리는 언제나 하나를 선택하고 집중해야한다!
★ 무조건 많이 쌓는다고 좋은 모델이 아니다! 항상 과대적합을 신경써야한다!
아직 가야할 길이 멀다는것을 다시 한번 느끼는 한주였다 ㅠ
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