머신러닝
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머신러닝공부/ML 모의 인터뷰 스터디 2024. 1. 24. 17:39
https://boostdevs.gitbook.io/ai-tech-interview/interview/2-machine-learning Machine Learning - AI Tech Interview 💡 왜 test 데이터셋 만으로 검증하면 안될까? 모든 train 데이터셋을 학습하고, test 데이터셋으로 검증한 결과를 확인한다고 하자. 개발자는 test 데이터셋 점수를 높이기 위해, test 데이터셋에 편 boostdevs.gitbook.io 알고 있는 metric에 대해 설명해주세요. (ex. RMSE, MAE, recall, precision ...) - 정확도(accuracy) : 전체 예측 중 올바르게 분류된 샘플의 비율 - 정밀도(Precision) : 양성으로 예측된 것 중에서 실제로 양..
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[6주차 - Day1] ML_basics - Probability교육/프로그래머스 인공지능 데브코스 2021. 6. 1. 21:22
1. Machine Learning 기초 - 소개 Machine Learning이란? Machine Learning(기계학습) 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구 학습 데이터 : x1, x2, ...xn(입력벡터) -> t1, t2, ...tn(목표값) 머신러닝의 결과 : 목표값을 예측하는 함수 f(x) 핵심개념들 학습단계(training or learning phase) : f(x)를 학습데이터에 기반해 결정하는 단계 시험셋(test set) : 모델을 평가하기 위해 사용하는 새로운 데이터 일반화(generalization) : 모델이 새로운 데이터에 대해 올바른 예측을 수행하는 역량 지도학습(supervised learning) : target이 주어진 경우 분류(classifica..