[KT 에이블스쿨 6기]DX트랙 7주차 후기

 

핵심 Point

1. 머신러닝은 무한 반복입니다 :) 기본 코드는 꼭 외워두시면 유용합니다

2. 양이 방대하니 이해가 어렵다면 핵심 개념들만이라도 이해하자

3. 비지도학습의 PCA는 지도학습에도 연계되는 거 잊지말기

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7주 차

대망의 머신러닝을 배웠다. 데이터 전처리를 떠나, 데이터분석에 있어 전처리가 80%를 차지하지만, 결국 빠른 연산을 가능하게 하고

인간이 해결할고자하는 문제를 인간의 경험이 집적된 데이터를 컴퓨터에 넣어 계산하게 하는 것이 머신러닝이라는 것!

겁이 많이 낫다. 말만 들어도 처음 접하기도 하고, 양도 방대하고, 하지만 강사님의 꼼꼼하고 친절한 설명 덕분에 포기하지 않고 열심히 들었었다 특히 머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 그리고 분류모델과 회귀모델로 구분해서 이해할 필요가 있는데 이에 대해

정리해 두면 좋을 것으로 판단해서 정리해 두었다

 

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유형	이름	학습유형
회귀	선형,다항	지도학습	회귀모델
분류	로지스틱회귀	지도학습	회귀모델
	서포트 벡터 머신 (SVM)		분류모델
	K-최근접 이웃 (KNN)		분류모델
	결정 트리		분류모델
	랜덤 포레스트		분류모델,회귀모델
	LGBM, XGBoost		분류모델,회귀모델
클러스터링	K-MEANS,DBSCAN	비지도학습	차원축소
차원축소	PCA,LDA	지도학습	차원축소,분류모델

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느낀 점 및 다짐

 

1. 이건 진짜 많이 해 보자

2. 어떻게 하면 성능을 높일 수 있을지 고민해 보기

3. 많은 양과 일정 중에서도 계속할 수 있도록 건강관리하기!