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코스소개：머신러닝(ML)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 예측과 결정을 내리는 방법을 학습할 수 있게 해주는 강력한 기술입니다. 모든 ML 프로젝트에서는 특정 작업에 적합한 ML 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 다음 단계를 통해 ML 모델을 올바르게 선택하는 방법을 설명합니다. 문제 및 예상 결과 정의 기계 학습 모델을 선택하기 전에 적합한 모델이 더 잘 일치할 수 있도록 문제와 예상 결과를 정확하게 정의하는 것이 중요합니다. . 문제를 정의하려면 다음 세 가지 사항을 고려하십시오. 무엇을 예측하거나 분류하고 싶습니까? 입력 데이터는 무엇입니까? 출력 데이터는 무엇입니까? 문제와 원하는 결과를 정의하는 것은 올바른 ML 모델을 선택하는 과정에서 중요한 단계입니다. 성능 지표 선택 문제와 원하는 결과를 정의한 후 다음 단계는 다음을 선택하는 것입니다.

2024-01-22 논평 0  682