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머신러닝3

행동 데이터 분석 리뷰 내가 이 책을 선택 한 이유는 최근에 머신 러닝 관련 해서 관심을 갖고 있었고 데이터 분석에 대한 내용이 궁금 했기 때문이었다. 머신러닝에 관심은 있지만 아직은 공부하는데 어려움을 겪고 있었기에 최근에 관련 책들을 읽어보고 있으나 이마저도 이해하는데는 쉽지 않은것 같다. 이 책은 데이터를 어떻게 분석을 하는지에 대한 내용을 담고있다. 우리가 매일매일 무수히 많은 도구를 통해서 얻을 수 있는 데이터들을 어떻게 연관짓고, 어떻게 의미있는 결과로 도출 하는지에 대한 내용들이다. 거기에다 그것을 이용한 사용자의 행동들을 어떻게 유추할 수 있는지 알려준다. 이 책을 읽으면서 내가 느꼈던 부분들은 다음과 같다 - 이 책은 수식이 들어가지 않는 설명 부분은 이해하는데 큰 어려움이 없었다. - 수식은 내게는 어려웠다... 2023. 6. 20.
머신러닝 관련 용어 지도학습 회귀(Regression) : 정답이 연속형 변수 분류(Classification) : 정답이 비연속형(범주형) 변수 비지도 학습 군집분석(Clustering) : 주어진 데이터가 어떻게 구성되어있는지. 강화학습(Reinforcement Learning) : 행동에 따른 보상을 최대화 시키는 방법 선형회귀(Linear Regression) 예측값을 직선으로 표현하는 모델 실제 값을 잘 예측하는것을 목표로 한다. Classification 과 Clustering 의 차이 Classification 은 새로운 데이터를 알고있는 레이블에 포함시키는것. 정해진 그룹의 데이터를 파악하여 특징을 찾아 새로운 데이터를 정해진 그룹에 포함시키는것. Clustering 은 데이터의 패턴을 찾아 그룹을 만들어 내.. 2023. 6. 12.
머신러닝 시스템 설계 리뷰 머신 러닝에 대한 내가 갖고 있던 생각은 일단 "어렵다" 이다. 분명 트랜드이고 많은 부분에서 연구하고 공부하는 사람들도 많은데 이상하게 공부하기가 쉽지 않았다. 그렇게 느꼈던 것은 아마도 무엇부터 공부해야 할지 몰랐던것 같다. 그리고 프로그래밍 언어를 주로 공부를 했던 습관때문인지는 몰라도 언어의 기법, 또는 기능을 공부하는것 이외에 이론을 먼저 공부하는게 쉽지 않았다. 머신러닝, 딥러닝 등등의 내용을 이해하기 위해서는 우선 이게 무엇인지 부터 알아야 하고 각각 사용하는 용어에 대해서도 익숙해질 필요가 있다. 이책은 머신 러닝 시스템 설계를 하기 위해서 필요한 것들이 무엇인지 단계별로 설명해 주고 있다. 머신러닝이 무엇인지, 기초 적인 배경지식들은 무엇이 필요한지 설명을 해준다. 그리고 데이터를 수집하.. 2023. 4. 22.
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