[광주인공지능] 머신러닝 개념

지난 시간에 머신러닝의 종류들에 대해서 알아보았다. 이번 포스팅에서는 광주빅데이터 학원 스마트인재개발원에서 배운 머신러닝의 과정을 포스팅해보고자 한다. 머신러닝을 결국 내가 해야하기 때문에, '과정'에 대해서는 더욱 세심한 이해와 암기가 필요할 것이다. 머신러닝은 크게 7가지의 과정으로 나뉘어진다. 문제정의 데이터 수집 데이터 전처리 탐색적 데이터분석 모델 선택, 하이퍼 파라미터 조정 학습 평가 각각의 과정에는 각각의 특성이 있으므로 한 과정마다 이해하고 다음 과정과 연계하는 것이 굉장히 중요하다 ! 가장 먼저 문제 정의! 이 전까지는 그냥 추상적으로 했다면, 추상적인 모델을 통해 어떤 구체적인 이익을 얻을 것인지 비즈니스의 목적을 정의하는 것이 중요하다. 또한 모델의 구성을 파악하여 어떤 종류의 머신러닝인지 인지하고, 해당 종류에 맞게 머신러닝을 행하는 것이 중요하다! 파일, DB등의 데이터 들을 통해 빅데이터, 혹은 데이터를 모아야 한다. 해당 데이터를 학습시키기 전, 관련된 데...