[ML] 기술 면접을 위한 개념 정리 - 1

박경국·2022년 6월 14일
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Machine Learning

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기술 면접을 준비하기 위해 공부한 내용을 손으로 정리했습니다. 이렇게 하나의 페이지에 개념을 쭉 정리하니 개념 간의 연결을 확인할 수 있어서 좋았습니다. 개념 간의 연결고리가 느슨한 곳도 있었는데, 추가적으로 학습해야할 부분으로 보입니다. 틀린 부분은 지속적으로 수정할 예정입니다.

1. 지도 학습과 비지도 학습

지도 학습과 비지도 학습의 개념을 정리하고, 각각의 학습에 해당하는 대표적인 모델을 살펴봤습니다.

  • Dimension Reduction
  • PCA
  • 지도 학습
  • 비지도 학습

2. 비지도 학습 모델과 회귀 모델

비지도 학습 모델 중 하나인 k-means clustering과 학습 모델 중 하나인 회귀 모델에 대해 정리했습니다.
회귀 모델을 평가하는 평가 지표에 대해서도 정리했습니다. 각 평가지표를 사용하는 이유와 상황에 대해서도 정리하면 좋을 것 같습니다.

  • K-means clustering
  • 회귀 계수
  • MAE, MSE, R2

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