Machine Learning(ML) : 기계 학습
- Supervised Learning : 지도학습
- Unsupervised Learning : 비지도학습
Training Set : (=Labled data)
Regression : 회귀 (= 예측)
- Regression toward the mean 줄임 뜻 '어떤 데이타도 전체 평균으로 되돌아가려는 속성이 있다.'
- Linear Regression : 선형 회귀
- Logistic Regression : 로지스틱 회귀
Classification : 분류
- Binary Classification : Pass / Non-pass Classification
- Multi-label Classification :
Hypothesis : 가설, H(x)
Cost : 비용, H(x) - y,
- Minimize Cost : Machine Learning's Goal
Cost Function : 비용 함수,
- Mean Square Error : 평균 제곱 오차
Sigmoid Function : 시그모이드 함수 (굴곡진 / S 자형)
Decision Boundary
Weight : 기울기
Bias : 절편
TensorFlow : Open-source platform for Machine Learning
- reduce_mean : Reduce=차원이 줄어든다, 미분
Minimize Cost (Algorithm)
- Gradient Desent : 경사하강법, eg) TensorFlaw 에서 GradientTape()
Learning Rate : 러닝 반영 비율
Local Minimum : 극소 지역
Convex Funtion : 볼록 함수
Perceptron : 학습 기계
Multi-Layer Perceptron (MLP)
Deep Neural Network (DNN) : 심층 신경망
Fully-Connected Neural Network : 완전 연결 신경망
Convolutional Neural Network (CNN) : 컨볼루션 신경망, Deep Convolutional Neural Network (DCNN)
Recurrent Neural Network (RNN) : 순환 신경망, Deep Recurrent Neural Network (DRNN)
Image Recognition : 이미지 인식
Natual Language Processing : 자연어 처리
