데이터

기계학습 II

데이터에 대한 이해 과학 기술의 정립 과정 데이터 수집 -> 모델 정립(가설 hypothesis) -> 예측 -> 피드백 위 전체의 순환 과정 기계 학습 기계 학습은 복잡한 문제/과업을 다룸 지능적 범주의 행위들을 규칙의 다양한 변화 양상을 가짐 단순한 수학 공식으로 표현 불가능함 데이터를 설명할 수 있는 학습 모델을 찾아가는 과정 데이터를 만드는 규칙을 모델을 통해 역추적하는 과정 이것이 데이터 사이언스 latent하다? 실제 현실에서는 데이터 생성 과정을 알 수 없다 단지 주어진 훈련집합 X, Y로 가설모델을 통해 근사 추정만 가능하다. 데이터의 양과 질 주어진 과업에 적합한 다양한 데이터를 충분한 양만큼 수집하면 과업의 성능을 향상 시킬수 있다. 예를 들어 정면 얼굴만 가진 데이터로 인식 학습을 하..