머신러닝 알고리즘은 어떻게 작동합니까? 예측 모델링을 위한 모든 감독 머신러닝 알고리즘의 기초가 되는 공통 원칙이 있습니다. 이 게시물에서는 모든 알고리즘의 기초가되는 공통 원칙을 이해함으로써 머신러닝 알고리즘이 실제로 어떻게 작동하는지 알아볼 것입니다. 함수 학습 머신러닝 알고리즘은 입력 변수(X)를 출력 변수(Y)에 가장 잘 매핑하는 대상 함수(f)를 학습하는 것으로 설명됩니다. Y = f (X) 이것은 입력 변수 (X)의 […]
문제를 정의하고 데이터를 준비한 후에는 문제를 해결하기 위해 데이터에 머신러닝 알고리즘을 적용해야 합니다. 알고리즘을 선택, 실행 및 조정하는 데 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 목표에 더 가까이 다가가기 위해 시간을 효과적으로 사용하고 있는지 확인하고 싶습니다. 이 게시물에서는 알고리즘을 신속하게 테스트하고 알고리즘이 학습할 수 있는 구조에 문제가 있는지 여부와 어떤 알고리즘이 효과적인지 확인하는 프로세스를 단계별로 진행합니다. 테스트 하네스 테스트 […]