[머신러닝야학2기] 6강. 모델(Model)

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모델은 머신러닝을 이해하는 중요한 열쇠

 

머신러닝에서 이야기하는 모델의 의미를 이해했다면

머신러닝의 개념을 파악한 것이라고 할 수 있다

 

모델 Model이란 무엇인가?

 

아이들은

이렇게 생긴 것을 먹고나면 '맛있다'고 느낀다.

 

 

이렇게 생긴 것을 먹어보면,

'못 먹는 것'임을 알게 된다.

 

이 과정에서 먹어도 되는 것, 먹으면 안되는 것을 알게되고

먹고 싶은 것, 먹기 싫은 것을 알게 된다.

 

이런 과정을 통해 갖게 된 판단능력

교훈

 

이를 통해 경험해보지 않아도

그 결과를 예측 혹은 추측할 수 있고

 

덕분에 먹어보지 않아도

그것이 먹어도 되는 것인지,

먹을 수 없는 것인지를 결정할 수 있다.

 

 

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과학자들은 현상을 관찰

-> 그 현상을 설명할 수 있는 이유를 추측

: 가설

 

이를 검증하기 위해 여러가지 실험을 진행한다.

 

실험 결과가 도출된 후,

가설에 모순이 없다면 이론으로 인정되고,

 

이것 덕분에 낙하 중인 물체가 10초 후에는 어디에 있을지도

예측할 수 있다.

 

 

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교훈과 이론은 판단력의 다른 이름이라고도 볼 수 있다.

 

'머싱러닝'이란

판단력을 기계에게 부여하는 기술

이라고 할 수 있고

 

이런 '판단력'을 머신러닝에서는

'모델(Model)'이라고 부르기로 했다.

 

또, 이 모델을 만드는 '과정'을

'학습(Learning)'이라고 부르기로 했다.

 

 

잘 된 학습 -> 좋은 모델 -> 더 좋은 추측

 

정확한 추측 -> 좋은 결정

 

 

우리는 오늘 

모델의 의미를 알게 되었다.