머신러닝/딥러닝 빌드업

최근에 읽은 기사에서 머신러닝/딥러닝 알고리즘 hierarchy를 보고 여러 가지 생각이 들었다. 머신러닝의 한 분야라고 하는 Supervised learning은 classification과 regression 을 위해 사용한다. 그런데 이는 사실 통계학에서 말하는 회귀분석과 범주형 자료분석에 대한 이야기이다. Unsupervised learning에서 배우는 내용 역시 마찬가지다. Dimension reduction 은 통계학과의 다변량통계시간에 배운 내용이고, clustering은 우리 과에서 네트워크분석을 공부할 때 배운 내용이다. 당연히 이미 수십 년 전에 다 수학적으로 증명된 내용이다. 나도 후에 머신러닝을 공부할 때 '어 이거 그거자나? 이미 다 배운 내용이네?' 했다. 그..........

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