[머신러닝 야학] 6일차 - 머신러닝 (끝)

19. 나에게 필요한 머신러닝을 찾아내는 방법

• 머신러닝을 어떻게 적용할 지 모를 때?
  • 배움이 모자란 것이 아닌, 너무 많은 배움으로 머릿속이 복잡한 것일수도
• 머신러닝 적용을 위한 순서도
  

  

  • 독립변수 / 종속변수가 있을 때
    • 종속변수가 범주라면 - 분류
    • 종속변수가 숫자라면 - 회귀
    • 비슷한 관측치를 그룹화 - 군집화
    • 특성 간의 상관관계 - 연관규칙 학습
    • 과거 데이터가 없고, 보상 피드백 - 강화학습

20. 수업을 마치며

• 어떤 분야에 있는 부품을 알고, 언제 필요한 지 알 수 있다면 이미 생산자라고 할 수 있음
• 옷을 구매하는 행위는 더 매력적인 나를 위한 생산이고, 자동차를 구매하는 행위는 더 멀리, 더 빨리 이동할 수 있기 위한 나를 위한 생산이듯,
• 소비자로 살아온 나를 생산자로 유도하기 위한 과정이 이번 수업의 주 목적이라고 할 수 있다.