4장 머신 러닝의 기본 요소

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이 장에서 다룰 핵심 내용

• 분류와 회귀 이외의 머신 러닝 형태
• 머신 러닝 모델의 올바른 평가 과정
• 딥러닝을 위한 데이터 전처리
• 특성 공학
• 과대적합 문제 해결
• 머신 러닝 문제를 다루는 일반적인 작업 흐름

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3장에서 3개의 실용적인 예를 다루었습니다. 이제 신경망을 사용하여 분류와 회귀 문제에 어떻게 접근하는지 익숙해지기 시작했을 것입니다. 머신 러닝에서 아주 중요한 문제인 과대적합도 직접 보았습니다. 이 장에서는 딥러닝 문제에 도전하고 해결하기 위해 새롭게 얻은 직관을 확고한 개념으로 정립하겠습니다. 모델 평가, 데이터 전처리, 특성 공학, 과대적합 문제 같은 이런 모든 개념을 머신 러닝 문제를 해결하기 위한 7단계 작업 흐름으로 자세하게 정리하겠습니다.