Machine Learning

프로세스

    1. 문제 정의
    1. 데이터 준비
    1. 학습하기
    1. 추론 및 평가

프로세스 별 용어

데이터 준비하기

  • 클래스 불균형
  • 과소표집과 과대표집
  • 회귀 와 분류
  • 원핫 인코딩
  • 교차 검증

학습하기

  • 하이퍼파라미터
  • 배치와 배치크기
  • 에폭과 스텝
  • 지도 학습
  • 비지도 학습
  • 과대적합과 과소적합

평가하기

  • 혼동 행렬
  • 정확도
  • 정밀도와 재현율
  • F1-Score
  • ROC 곡선