Introduction to Launching into ML : Introduction
전체 학습목표
- 머신러닝 모델 종류와 딥러닝 모델의 인기 이유
- 손실함수(loss function) 이용한 모델 최적화, 성능지표(performance metrics) 이용한 모델 평가
- 머신러닝의 일반적 문제에 대한 완화 → 가장 흔한 일반적 문제 : 일반화(generalization) 부족
개요
딥러닝 기술이 어떻게 초기 머신러닝 방법인 Decision tree나 Random forests 등에 의한 발전을 포함할 수 있는지
최적화 모델(optimization model)
→ 지도 학습(supervised learning) : 경사 하강법(gradient descent) 이용
성능 측정 항목(performance metrics), 모델 선택 방법
인공 신경망(neural networks)에 대한 이해