딥러닝이 뭐야?

→ 머신러닝에 일단 포함돼!

머신러닝은 그러면 뭔데?

→ …

→ 생활코딩 머신러닝 강의나 들어볼까..?

표

행

→ 개체 ( Instance )

→ 관측치 ( Observed Value )

→ 기록 ( Record )

→ 사례 ( Example )

→ 경우 ( Case )

열

→ 특성 ( Feature )

→ 속성 ( Attribute )

→ 변수 ( Variable )

→ Field

독립변수와 종속변수

독립변수 ( 원인 )

→ 원인이 되는 열

• 결과와 상관없이 일어나는 사건

종속변수 ( 결과 )

→ 원인(독립변수)에 대한 결과가 되는 열

• 원인에 종속되어 발생한 것

상관관계

→ 한 특성의 값이 바뀌었을 때 다른 특성도 바뀌었다면, 두 개의 특성은 서로 상관 있다라 함

인과관계

→ 두 개의 서로 다른 특성이 서로 원인과 결과의 관계일 때

→ 서로 다른 특성이 인과관계에 있음을 확인하려면 굉장히 엄격한 기준으로 임해야 함

⇒ 인과관계는 상관관계를 포함

머신러닝의 분류