KT AIVLE SCHOOL 4주차 머신러닝 (2.20 ~ 2.24)

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