머신러닝 기초 개념 정리 (아주 아주 기초를 정리해봤다.)
머신러닝에서 기본이 되는 개념을 정리한 글을 공유합니다. 머신러닝, 기초, 지도 학습, 분류, classification, 회귀, regression, 비지도 학습, K-means, Cluster, 클러스터링, 강화 학습, 베이즈 정리, emsemble, 앙상블, 과적합, 과소적합, 차원, 퍼셉트론, 선형 회귀, 다항식 회귀, 최소 제곱법, 최적 해, 데이터 전처리, SoftMax, 경사하강법, 신경망, 활성화 함수, 학습 분석, 오류 역전파, 학습 성능 향상(가중치 초기화, 손실 추가, 데이터 증강, 배치 정규화), 신경망, 심층신경망, 딥러닝, CNN, RNN, RBM, DBN, GAN, 영상 인식, 전이 학습(Transfer Learning), 파인 튜닝(Fine Tuning), 자연어 처리, 강..
2024. 11. 6.
