머신러닝 딥러닝 체계도를 설명하는 글입니다. 머신러닝 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉜다. 데이터나 작업 속성이 무엇인지에 따라 선택해야 할 알고리즘이 달라진다. 지도학습 학습 데이터 선별 및 속성 지정, 학습 내용 제시 등을 사람이 담당 -문제은행을 풀게 하는 것. 패턴을 바탕으로 답을 추론 및 예측 학습용 데이터(입력 변수) -> 학습 결과(출력 변수) 입력 변수와 출력 변수의 관계 함수를 알아내는 것. 캐글 경진대회와 같은 성향 비지도학습 정답이 없는 문제를 제공하면 시스템 스스로 문제를 분석하고 데이터 학습으로 결론 도출 분류되지 않은 데이터를 제공받아, 데이터 기저 고유 패턴을 적용한다. 1. 클러스터링 구조(Clustering Structure) 2. 저차원 다양체 (Low-..
kaggle의 사용법을 아주 잘 알려주는 책을 정리해보았다. https://goldenrabbit.co.kr/2022/05/10/%ec%ba%90%ea%b8%80-%ec%95%88%eb%82%b4%ec%84%9c-%ec%ba%90%ea%b8%80-%ec%9d%b4%eb%a0%87%ea%b2%8c-%ec%8b%9c%ec%9e%91%ed%95%98%ec%84%b8%ec%9a%94/ [캐글 안내서] ❷ 캐글, 이렇게 시작하세요 - 골든래빗 데이터 과학자를 위한 놀이터라고 불리는 캐글의 사용 설명서입니다. 캐글 가입부터 각 메뉴와 기능뿐 아니라 경진대회를 찾고 모델을 제출하고 평가받는 전 과정을 누구나 따라할 수 있게 쉽 goldenrabbit.co.kr 한국어로 되어 있고, 정말 친절하고 자세하게 나와 있어서..