혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지 알아보고 그 차이를 살펴보자.

해당 책의 모든 코드는 구글 코랩을 사용하여 작성하기 때문에 머신러닝을 배우기 전에 구글 코랩에 대해 소개하고 간단한 사용법을 익혀보자.

가장 간단한 머신러닝 알고리즘 중 하나인 K-최근접 이웃(KNN)을 사용하여 2개의 종류를 분류하는 머신러닝 모델을 훈련한다.

지도 학습과 비지도 학습의 차이를 배운다. 모델을 훈련시키는 훈련 세트와 모델을 평가하기 위한 테스트 세트로 데이터를 나눠서 학습해 보자.

올바른 결과 도출을 위해서 데이터를 사용하기 전에 데이터 전처리 과정을 거친다. 전처리 과정을 거친 데이터로 훈련했을 때의 차이를 알고 표준점수로 특성의 스케일을 변환하는 방법을 배운다.

지도 학습의 한 종류인 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘을 사용해 농어의 무게를 예측하는 회귀 문제를 풀어보자.

k-최근접 이웃 회귀와 서형 회귀 알고리즘 차이를 이해하고 사이킷런을 사용해 여러 가지 선형 회귀 모델을 만들어 보자.