2. 머신러닝

Q. 머신러닝을 정의해보세요.A. 머신러닝이란 인공지능의 하위 분야로, 데이터와 알고리즘을 이용해 사람이 학습하는 방식과 유사하게 컴퓨터도 학습하게 만드는 것을 말합니다.Q. 머신러닝와 인공지능의 차이는 무엇이라고 생각해요?A. 머신러닝은 인공지능의 하위 분야입니다.

머신러닝 하다보면 거의 무조건 마주치는 랜덤 포레스트 알고리즘에 대해 정리하려고 한다. 랜덤 포레스트 Random Forest

개인적으로 평소에 train validation test dataset 의 차이 정도는 알고 있었지만 이 공부를 통해 더 확실하게, 그리그 그 쓰임새까지 알 수 있게 되었다. 그리고 K-Fold Validation 을 처음에는 잘 이해 못했는데, 이제는 잘 알 것 같다

Boosting 과 Bagging 이 Ensemble method 의 큰 부분을 이룬다. 이 둘을 잘 알아두면 좋다.Q. Boosting 알고리즘이 뭔가요?A. Boosting 알고리즘이란 앙상블 기법 중 하나로, 초반의 weak learner decision tree

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