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러닝머신 하는 K-공대생
회피했던 머신러닝 이론들 & 최근 드는 생각
0. 글을 시작하며 전에는 딥러닝 쪽 공부와 영상처리 및 XAI 분야의 공부를 위주로 진행했었는데 고전적인 머신러닝 쪽 부분은 선형대수학, 가우시안 등 수학적인 내용이 많아 넘어갔었다. '머신러닝 도감'이란 책을 읽게 되었는데 수학적인 내용을 최소화하여 그림과 sklearn 라이브러리의 예제를 통해 쉽게 알려주어 전체적인 흐름을 잡기에 좋았다. 머신러닝 기초, 지도학습, 비지도학습 파트로 나뉘는데 지도학습 부분은 대부분 알고 있었고 비지도 학습 부분은 PCA, 잠재 의미 분석, 국소 선형 임베딩 등 이름만 들어본 경우가 많았다. 그래서 잘 몰랐던 내용들을 위주로 정리해보려고 한다. 그리고 최근에 머신러닝 공부를 하면서 도움을 받은 사이트, 유튜브들도 정리해둘 테니 한 번 확인해보길 바란다. 또한 방학이니..
Machine Learning
2022. 1. 24. 18:01