Machine Learning이란 무엇인가? 그리고 EDA 업계에선 어떻게 쓰이는가?

데이터에는 체계가 있다. 이 체계가 갖춰지면, 사진/소리/글을 보고 고양이인지 강아지인지 판단 할 수 있다. 학습 데이터를 기계에 학습시켜 최종 목표는 모델을 만드는 것이다. 머신러닝은 모델을 만드는 것에 정말 많은 자원이 필요함. 그러므로, 수학적으로 논리적으로 정답을 만들기 어려운 것들에 대해 머신러닝을 사용한다. 그래서 최종목표인 모델이 완성이 되면, input data를 줬을 때, Model이 일반화(Generazation) 후, output data를 만들어준다. 그런데 우리는 Training Data에 있던 강아지 사진을 다시 Input Data에 넣고 이게 어떤 견종인지 정답을 듣고싶은게 아니고, 길에서 만난 강아지를 사진 찍어서 이걸 Input Data로 쓰고 어떤 견종인지 알고싶어한다. 머신러닝의 모든 문제는 여기서 시작된다. 문제를 최소화하려면, Training Data가 bias 되면 안되고, overfit되면 안된다. bias는 편향을 의미하는데, 예를들어......

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