[ML] 방법론

■ 머신러닝 모델 구축 - 1

 

- 머신러닝에서 핵심은 기계가 스스로 배워서 문제를 해결하는 것으로서 문제를 해결한다는 것은 X와 Y의 관계를 설정하는 것이라고 할 수 있다.

- 한마디로 어떤 사건의 결과(Y)를 놓고 이에 영향을 주는 설명 변수(X)의 조합이라는 모델을 설정해 놓고 그 모델을 정교하게 만들어 가는 과정이다.

 

다변량 데이터

 

 

■ 머신러닝을 이용한 예측

 

- 많은 현상을 X와 Y로 설명할 수 있다.

 

X와 Y의 인과관계를 통해 위와 같은 예시들을 설명할 수 있게 된다

 

 

■ 머신러닝 모델 구축 - 2

 

X와 Y의 관계 설정을 통한 모형 설계