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* 머신러닝 시스템이 학습 데이터로부터 학습한 내용, 그 표현 | * 머신러닝 시스템이 학습 데이터로부터 학습한 내용, 그 표현 | ||
* 특성과 레이블의 관계를 정의한다. | |||
* 모델은 예를 예측된 레이블(y')에 매핑한다. | * 모델은 예를 예측된 레이블(y')에 매핑한다. | ||
* 학습되는 내부 매개변수에 의해 정의된다. | * 학습되는 내부 매개변수에 의해 정의된다. | ||
* 스팸 감지 모델에서 특정 특성을 '스팸'과 긴밀하게 연결할 수 있다. | |||
* ≒ [[통계 모델]](statistical model) | * ≒ [[통계 모델]](statistical model) | ||
* 텐서플로우에서는 다음의 두 가지 중 하나일 수 있다. | |||
** 예측이 계산되는 방식의 구조를 표현하는 텐서플로우 그래프 | |||
** 해당 텐서플로우 그래프에서 학습에 의해 결정되는 특정 가중치 및 편향 | |||
==예시== | |||
* [[회귀 모델]] | |||
* [[분류 모델]] | |||
==같이 보기== | ==같이 보기== | ||
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* [[예 (머신러닝)]](exmaple) | * [[예 (머신러닝)]](exmaple) | ||
* [[추론 (머신러닝)]](inference) | |||
* [[레이블 (머신러닝)]](label) | * [[레이블 (머신러닝)]](label) | ||
* [[통계 모델]](statistical model) | * [[통계 모델]](statistical model) | ||
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* [[모델 함수]](model function) | * [[모델 함수]](model function) | ||
* [[선행훈련된 모델]](pre-trained model) | * [[선행훈련된 모델]](pre-trained model) | ||
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==참고== | ==참고== |
2021년 5월 29일 (토) 22:34 기준 최신판
1 개요[ | ]
- model
- 모델
- 머신러닝 시스템이 학습 데이터로부터 학습한 내용, 그 표현
- 특성과 레이블의 관계를 정의한다.
- 모델은 예를 예측된 레이블(y')에 매핑한다.
- 학습되는 내부 매개변수에 의해 정의된다.
- 스팸 감지 모델에서 특정 특성을 '스팸'과 긴밀하게 연결할 수 있다.
- ≒ 통계 모델(statistical model)
- 텐서플로우에서는 다음의 두 가지 중 하나일 수 있다.
- 예측이 계산되는 방식의 구조를 표현하는 텐서플로우 그래프
- 해당 텐서플로우 그래프에서 학습에 의해 결정되는 특정 가중치 및 편향
2 예시[ | ]
3 같이 보기[ | ]
4 참고[ | ]
편집자 Jmnote
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