Learning-Developer
2019. 10. 6. 09:00
이번 장에서는...
- 훈련 자료의 적합에서 겪는 어려움이 새 자료로 일반화되는 패턴을 찾을 때 겪는 어려움들과 어떻게 다른지 살펴본다.
- 초매개변수(hyperparameter)를 정하는 방법을 논의한다.
- 다음과 같은 것들을 설명한다.
- 지도 학습과 비지도 학습
- 최적화 알고리즘, 비용함수, 모형, 자료 같은 다양한 알고리즘 구성요소들을 조합해서 하나의 기계학습 알고리즘을 구축하는 방법
- 전통적인 기계학습의 일반화 능력을 제한하는 몇 가지 요소들
- 본질적으로 기계학습은 응용통계학의 한 형태이다.
- 일반적인 통계학과는 달리 기계 학습은 컴퓨터를 이용해서 복잡한 함수를 통계적으로 추정하는 것을 좀 더 강조하고, 그런 함수들이 속하는 신뢰구간(confidence interval)을 증명하는 데는 관심을 덜 둔다.
- 이번 장에서는 통계학에 대한 중심적인 접근 방식 두 가지를 제시한다.
- 빈도주의적 추정량(frequentist estimator), 베이즈 추론(Bayseian inference)