gunhokim-me/first-ml

머신러닝/딥러닝 공부

나의 첫 머신러닝 / 딥러닝

머신러닝이란?

• 데이터와 알고리즘을 기반으로 추론하는 프로그램

머신러닝 프로젝트 과정

1. 문제 정의
   • 프로젝트의 목표를 정의하고 계획을 세우는 단계
   • 대락적으로 어떤 데이터를 수집해서 어떤 머신러닝 알고리즘으로 문제를 해결할지 결정
2. 데이터 획득
   • 머신러닝 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하는 단계
   • 성공적인 머신러닝 프로젝트는 얼마나 충분히 데이터를 획득 했냐에 따라 결정되기에 절대 소홀히 해서는 안됨
   • 획득된 데이터는 학습, 검증, 테스트 데이터로 구분되어 사용
3. 모델 구현
   • 학습 데이터를 기반으로 한 개 이상의 머신러닝 모델을 구현
4. 검증
   • 검증 데이터를 사용해 구현된 머신러닝 모델들의 성능을 검증
   • 검증 결과를 바탕으로 모델을 튜닝하여 최적화된 모델을 만들 수 있음
5. 테스트
   • 검증 결과를 통해 선택된 모델의 성능을 테스트 데이터로 측정
   • 결과에 따라 프로젝트를 마무리 할지, 모델을 개선할지 결정

---

Index

• 머신러닝에 자주 나오는 필수 개념
• kNN을 사용한 예측모델
• SVN을 사용한 예측모델