AI 요약관련 정보

22분 만에 배우는 모든 기본 머신 러닝 용어 ########################################### 저는 방금 Patreon을 시작했습니다. 후원을 원하시는 분들을 위해 알려드립니다! Patreon 링크:   / infinitecodes   ############################################# 머신 러닝 용어로 인한 혼란을 해소해 드리기 위해, 머신 러닝 및 데이터 과학 여정을 시작하면서 접하게 될 모든 기본 용어를 간략하게 소개합니다. 함께 시청하세요: 17분 만에 설명하는 모든 머신 러닝 알고리즘    • All Machine Learning algorithms explained ...   천재처럼 머신 러닝을 배우고 시간 낭비하지 마세요    • Learn Machine Learning Like a GENIUS and N...   머신 러닝을 쉽게 만드는 수학(그리고 배우는 방법)    • How Math makes Machine Learning easy (and ...   더 일찍 알았으면 좋았을 15가지 머신 러닝 교훈    • 15 Machine Learning Lessons I Wish I Knew ...   머신 러닝 재생목록:    • How Math makes Machine Learning easy (and ...   ===================== 타임스탬프 ================= 00:04 - 인공 지능(AI) 00:37 - 머신 러닝 01:30 - 알고리즘 02:06 - 데이터 02:48 - 모델 03:30 - 모델 적합 03:44 - 학습 데이터 04:17 - 테스트 데이터 04:54 - 지도 학습 05:24 - 비지도 학습 06:01 - 강화 학습 07:05 - 피처(입력, 독립 변수, 예측 변수) 07:45 - 피처 엔지니어링 08:15 - 피처 스케일링(정규화, 표준화) 08:48 - 차원 09:34 - 목표(출력, 레이블, 종속 변수) 09:59 - 인스턴스(예시, 관찰, 표본) 10:32 - 레이블(클래스, 목표 값) 11:16 - 모델 복잡도 12:15 - 편향 및 분산 13:23 - 편향 분산 트레이드오프 14:11 - 노이즈 14:30 - 과대적합 및 과소적합 15:20 - 검증 및 교차 검증 16:20 - 정규화 16:40 - 배치, 에포크, 반복 17:40 - 매개변수 18:22 - 하이퍼파라미터 18:50 - 비용 함수(손실 함수, 목적 함수) 19:39 - 경사하강법 20:49 - 학습률 21:28 - 평가