틀:MachineLearning:ModelRepresentation
ML_-Model_Representation-_genericmlatwork.png
(그가 중지를 들어올리자 훈련이 시작되더니 모델이 태어났어요) [^0]
대표적인 머신러닝 개념도는 위와 같다.
- Input Features: 입력 변수
- Training Data-Set: 훈련 변수
- Learning Algorithm
- Cost function: Parameter(θ) 를 구하는 방법.
- Hypothesis (가설): 예측 되는 데이터와 결과값 사이의 관계 함수
- Expected Output (예상 결과): Hypothesis(가설)을 사용하여 Inferencing(추론)한 결과.