Chapter 01 _ 나의 첫 머신러닝

머신러닝 : 데이터에서 규칙을 학습하는 알고리즘을 연구하는 분야

• 사이킷런

딥러닝 : 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝 분야

• 텐서플로, 파이토치

<기본 개념>

• 특성 : 데이터의 특징 ex) 도미의 특징인 길이와 무게
• 사이킷런의 특징 : 2차원 리스트가 필요함
• 훈련 : 모델에 데이터를 전달하여 규칙을 학습하는 과정
• 모델 : 알고리즘이 구현된 객체

Chapter 02 _ 데이터 다루기

• 지도 학습 - 알고리즘을 훈련하기 위한 데이터와 정답이 필요

                         ⇒ 알고리즘이 정답을 맞히는 것을 학습함
  

  • 데이터 = 입력
  • 정답 = 타깃 (도미인지 아닌지의 여부)

• 비지도 학습 - 타깃 없이 입력 데이터만 사용

                          ⇒ 데이터를 잘 파악하거나 변형하는 데 도움을 줌
  

<기본 개념>

• 테스트 세트 : 평가에 사용하는 데이터
• 훈련 세트 : 훈련에 사용되는 데이터