딥러닝특론 - 2강. 딥러닝 기초이론(1)

1. 머신러닝의 기초머신러닝의 종류지도학습 - 데이터(입력, 레이블의 쌍)로 학습비지도학습 - 레이블 없는 데이터로 학습semi-지도학습 - 지도 + 비지도머신러닝에 필요한 3요소- 데이터- 모델- 학습 알고리즘데이터 나누기모델 훈련 시 전체 데이터 집합을 다음과 같은 구성을 나누어 사용하는 것이 일반적.- 훈련데이터: 모델을 훈련시킬 때 사용하는 데이터로, 가장 많은 량을 차지- 검증데이터: 모델의 성능을 조정하기 위해 사용하는 데이터로, 훈련 종료 시점을 결정하는 등에 사용됨 (종종 사용 안하기도 함)- 평가에디터: 모델의 최종 성능을 평가하는 데에 사용되는 데이터로, 훈련 종료 후 모델을 평가함벤치마크공개된 데이터..........

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