단어정리

단어는 기본적으로 영어를 우선한다. 머신러닝, 딥러닝 기술의 기초가되는 연구들이 해외에서 시작된 것들이 많고, 그것을 바탕으로 구현된 라이브러리를 사용해야한다. 때문에 번역, 해석 중에 발생하는 오류를 줄이기 위해 영어를 우선으로 한다.

• Model: 머신러닝을 이용하는 구하고자하는 목표 데이터
• Hypothesis: 가설, 통계학용어이고 Model과 같은 뜻
• Training: 학습데이터를 통해 머신러닝이 데이터를 습득하는 과정
• Inference: 찾고자하는 대상의 데이터
• Generalization(일반화):
• Regularization(정칙화): 모델의 형태를 최대한 간단하게 만드는 수치해석적 기법
• Validation(검증): 복잡한 학습데이터의 경우에는 과적합 상태를 확인하기 위한 방법
• Cross validation(교체 검증):
• Clustering(군집화): 유사한 데이터를 묶어주는 것
• neural network: 신경망
• Convolutional neural network: 컨볼루션 신경망, 컨브넷