모델 (머신러닝)

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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

• 회귀 모델
• 분류 모델

3 같이 보기

• 예 (머신러닝)(exmaple)
• 추론 (머신러닝)(inference)
• 레이블 (머신러닝)(label)
• 통계 모델(statistical model)
• 정적 모델(static model)
• 동적 모델(dynamic model)
• 분류 모델(classification model)
• 모델 훈련(model training)
• 모델 함수(model function)
• 선행훈련된 모델(pre-trained model)

4 참고

• https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=ko#%EB%AA%A8%EB%8D%B8model