Chapter 3. 데이터 분석 입문 (9주차_2/5)

목표 : [오전] 머신러닝_강의
           [오후] 통계학 세션, 머신러닝_과제

 

머신러닝은 크게 아래의 과정을 거치는 것으로 보인다.

특히 모델 평가가 만족할 만한 수준이 아닌 경우는 다시 3번으로 돌아가서 유의미한 결과를 도출할 때까지 반복한다.

(어떤 경우는 한 프로젝트당 20,000번을 실행하기도..?)

아래 내용을 잘 인지하고 과제를 진행해야겠다.

 

1. 데이터 수집

2. 데이터 분리&가공(train_set / test_set / valitation_set)

3. 데이터 학습

  1) 알고리즘 선택

  2) 하이퍼파라미터 조정

  3) 모델 학습

4. 모델 평가

 

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