Chapter 3.3 기계학습 종류 선택(Selecting a Form of ML) 적절한 기계학습 접근법을 선택할 때의 지침 선택한 기계학습 접근법에 충분한 훈련과 테스트 데이터가 있어야 한다. 지도학습의 경우 제대로 라벨링 된 데이터가 필요하다.
출력 라벨이 있으면 지도학습일 수 있다. 출력이 이산형(discrete)이면서 범주형(categrical)이면, 분류일 수 있다.
출력이 태생적으로 숫자형이고 연속형이면, 회귀일 수 있다. 주어진 데이터 세트에 출력값이 없으면, 비지도 학습일 수 있다.
문제가 유사한 데이터를 그룹으로 나누는 것과 관련된 경우, 군집화 일 수 있다. 문제가 동시 발생 데이터 항목을 찾는 것과 관련된 경우, 연관일 수 있다.
강화 학습은 환경과 상호작용이 있는 상황에 적합하다. 문제가 여러 상태의 개념과 관련돼 있고, 각 상태에서 어떤 결정이 이루어지는 경우, 강화 학습을 적용할 수 있다.
Chapter 3.4 기계학습 알고리즘 선택과 관련된 요소(Fact...
![[자격증/ISTQB AI] Chapter 3. 기계학습 개요 (Machine Learning Overview) : Part-3](https://blogimgs.pstatic.net/nblog/mylog/post/og_default_image_160610.png)
#
AI
#
공부
#
과소적합
#
과적합
#
기계학습
#
기계학습알고리즘
#
기계학습종류
#
머신러닝알고리즘
#
머신러닝종류
#
Underfitting
#
TL
#
Tester
#
ISTQB
#
ISTQBAI요약정리
#
MachineLearning
#
ML
#
Overfitting
#
QA
#
TE
#
Test
#
요약정리
![[봉사] 이그나이트(다산정약용도서관) - 2022년 남양주 청년봉사단 여섯 번째 봉사활동](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNDAyMTZfMzUg/MDAxNzA4MDg4OTQ1NTc1.CcFURPB0ucbphELqw9orwIl3lg6AJJon06leqjFwfBkg.9Jeat-XvYBAErk0iVeA8IK4Ro07S80jS-sbvm6cruiEg.PNG.361616/1662215832951.png?type=w2)
![[봉사] 중간평가회(기획 봉사) - 2022년 남양주 청년봉사단 다섯 번째 봉사활동](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNDAyMTZfMjYw/MDAxNzA4MDg4NjY0NTE0.WagrFQn7mM8YgSew7YoJsbeBOnHmJ-lzv3C5bVzJQFkg.RhgukLNEVl7JYDLEagWwh89KRdHCQ0lL8DOyTaihYH4g.JPEG.361616/BandPhoto_2022_09_01_00_03_01.jpg?type=w2)
![[봉사] 夜한 플로깅(호평동) - 2022년 남양주 청년봉사단 세 번째 봉사활동](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNDAyMTZfMjg4/MDAxNzA4MDg4MTQzMTM4.ev8b-FsAedrRyHHMWcme6yAj4hJd266-5GLJA25Tekog.x39cMZG_iT2HmySr3NzhPqs8RiQNqEpx9724OwCpsd4g.JPEG.361616/1655564567812-1.jpg?type=w2)