반응형 machine learning1 쉽게 알아보는 머신러닝(ML) 머신러닝 개략도 전처리 주어진 원본 데이터가 모델을 학습할 때 최적의 성능을 내기에 적합한 겨우는 드물다. 따라서 데이터 전처리를 해주어야 하는데 이는 모든 머신러닝에서 매우 중요한 단계이다. 전처리에서는 특성 추출 및 스케일 조정, 차원 축소, 샘플링 등의 기법이 이용된다. 또한 새로운 데이터에도 잘 일반화되려면 데이터 세트를 훈련 데이터셋(training set), 검증 데이터셋(validation set), 테스트 데이터셋(test set)으로 나눠야 한다. 훈련 데이터셋은 모델을 훈련시키는 데 사용하고 검증 데이터셋은 하이퍼 파라미터(초매개변수)를 튜닝, 테스트 데이터셋은 모델의 성능을 최종 평가하는 데 사용한다. 학습 가장 좋은 모델(알고리즘)을 선택하기 위해서 성능을 측정할 지표( ex. 정확.. 2023. 1. 1. 이전 1 다음 반응형
