핸즈온 머신러닝 2판

지도 학습: 훈련 데이터에 레이블, 즉 '답'이 포함됨.: 분류, 회귀 등. 비지도 학습: 훈련 데이터에 레이블이 없음. 즉 시스템이 아무런 도움 없이 학습함. : 군집, 이상치 탐지와 특이치 탐지, 시각화와 차원 축소, 연관 규칙 학습 등.준지도 학습: 훈련 데이터의

7\. 론칭, 모니터링, 유지보수

출처핸즈온 머신러닝2주피터 노트북 github핸즈온 머신러닝2 3장 pdf되도록이면 책의 내용과 코드를 그대로 옮기기 보다는 요약과 보충설명!한 점에서 접선의 기울기를 알면 어느 방향으로 점을 움직여야 함수값이 증가/감소하는지 알 수 있다.미분값을 빼면 경사하강밥(gr

핸즈온 머신러닝 2판 4장 정리(작성중)출처핸즈온 머신러닝2핸즈온 머신러닝2 4장 pdf되도록이면 책의 내용과 코드를 그대로 옮기기 보다는 요약과 보충설명!우리가 구현의 모든 내용을 다 알아야 하는건 아니지만, 원리를 알면 많은 이점이 있다적절한 모델, 올바른 훈련 알

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오토인코더: 비지도 학습. 잠재 표현(latent representation) 또는 코딩이라 부르는 입력 데이터의 밀집 표현을 학습할 수 있는 인공 신경망활용: 차원 축소: 비지도 사전훈련: 생성 모델(generative model)GAN: 강력한 생성 모델인코더(인지