머신러닝 Classification
이번 포스트부터는 머신러닝의 세부적인 문제들에 대해서 알아볼텐데요. 먼저, 분류 Classification의 대표적인 데이터 셋인 MNIST 데이터셋을 활용해서 분류 문제에 대해서 알아보겠습니다.
최근 포스트
머신러닝 프로젝트 파이프라인(4)
이번 포스트에서는 저번 포스트에 이어 머신러닝 모델을 선택하고 훈련하는 과정에 대한 내용을 다룹니다.
머신러닝 프로젝트 파이프라인(3)
이번 포스트에서는 저번 포스트에 이어 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 전처리 과정에 대해 설명하겠습니다.
머신러닝 프로젝트 파이프라인(2)
이번 포스트에서는 저번 포스트에 이어 머신러닝의 기본적인 프로세스 및 파이프 라인 중에서도 데이터를 훈련 데이터 셋과 테스트 데이터 셋으로 나누는 방법과 실제로 시각화를 통해 intuition을 얻는 과정에 대한 내용을 다루고자 합니다.
머신러닝 프로젝트 파이프라인(1)
이번 포스트는 머신러닝 프로젝트가 어떤 과정을 거쳐 진행이 되는지 기본적인 프로세스 및 파이프 라인에 대해서 소개하려고 합니다. 기본적으로 머신러닝 프로젝트는 가설을 세우는 것부터 데이터를 수집 및 처리, 모델 설계 및 성능 평가까지 여러 단계를 거쳐서 진행이 되는데요. 대략적으로...