[Python] 머신러닝 개념 잡기

# wikidocs.net을 보고 요약 및 정리 머신러닝 사람에게 사진을 보고 고양이와 강아지를 구분하라고 하면 쉽지만 기계는 그렇지 않다. 기계는 이미지를 분류하기 위해 이미지의 shape이나 edge를 판별하고 찾아 알고리즘화를 하려고 하지만 한계는 존재한다. 이럴때 머신러닝이 해결책이 될 수 있다. 머신러닝은 데이터와 해답을 주고 기계에게 비슷한 예제를 학습시켜 규칙성을 만든다. 즉, 머신러닝은 "주어진 데이터로부터 규칙성을 찾는 것"이다. 머신러닝 모델은 일반적으로 훈련용, 검증용, 테스트용으로 분리해서 사용한다. 훈련용으로 모델을 훈련하고, 검증용에서 모델의 성능을 조정한 뒤(과적합 판단, 하이퍼파라미터) 조정 등), 튜닝한 검증용 데이터를 아직 보지못한 데이터, 테스트 데이터로 모델의 진짜 성..

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