머신러닝 인터뷰 실무 가이드

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머신러닝 인터뷰 실무 가이드

이 절은 레이블이 지정된 데이터, 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 및 자기 지도 학습, 그리고

강화 학습의 기초를 다룹니다. 이 분야에 대한 배경 지식에 자신이 없는 분들을 위한 내용입

니다. 잘 알고 있다면 건너뛰어도 좋습니다. 전문성과는 관계없이 머신러닝 인터뷰에 특화된

조언을 팁 상자에 담았습니다. 이 팁을 활용해서 각 머신러닝 분야에 여러분의 지식을 적용

하고 인터뷰에서 뛰어난 성과를 낼 수 있기를 바랍니다.

지도 학습 및 비지도 학습 관련 학습 자료

이 책에서 제공하는 요약 내용 외에 지도 학습 및 비지도 학습 머신러닝 기법에 관련한 지식을 더 보충하고

싶다면 다음 자료를 추천합니다.

●

『

The

Elements

of

Statistical

Learning

(통계적 학습의 원리 )』(

Springer

,

2009

)(

https

://

oreil

.

ly

/

oZ5si

)

레이블이 지정된 데이터 정의하기

‘독립변수 및 종속변수 요약’ 절에서 소개한 사과 데이터 세트로 다시 돌아가 보겠습니다. 우

리는 과거에 사과가 얼마에 팔렸는지에 대한 데이터 포인트를 가지고 있었습니다. 우리는 ‘선

형 회귀 요약’ 절에서 가격도 종속변수임을 파악했습니다. 데이터 세트에 대한 레이블을 갖

고 있다는 사실

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은 여러분이 앞서 했던 머신러닝 작업들이

레이블이 ...