머신러닝 교육 과정은 대부분 수학에 관한 간략한 기술적 설명과 토이 프로젝트로 여러 알고리
즘을 소개합니다. 방대한 양의 기법은 여러분을 혼란스럽게 하고, 실용적인 적용 방법을 이해
하기 어렵게 합니다.
다행히도 현대의 머신러닝은 적용 범위가 넓은 몇 가지 주요 기법으로 요약할 수 있습니다. 최근
연구에 따르면 다음 두 방법만으로도 대부분의 데이터셋을 최고 수준으로 모델링할 수 있습니다.
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결정 트리(랜덤 포레스트, 그레이디언트 부스팅 머신 등) 앙상블 기법입니다. 주로 구조적 데이터에 적
용하는데, 대부분의 회사에서 관리하는 데이터베이스 테이블이 여기에 해당합니다.
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SGD
로 학습되는 다층의 계층 신경망 기법입니다(얕거나 심층적 학습). 주로 비구조적 데이터에 적용
하며 오디오, 이미지, 자연어 같은 유형의 데이터가 이에 해당합니다.
비구조적 데이터를 다루는 데는 딥러닝을 따라올 기술이 ...
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