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들어가기 전에

2장은 머신러닝의 예제 프로젝트를 처음부터 끝까지 진행합니다.

내용을 자세히 이해하려니 어려움이 있었지만, 프로젝트의 큰 흐름을 이해할 수 있었습니다.

해당 장에서는 캘리포니아 인구조사 데이터를 사용하여 캘리포니아 주택 가격 모델을 만듭니다.

문제 정의

금전적 수익을 위해 제작되는 모델임으로, 비즈니스 목적을 정확히 파악해야한다.

부동산 투자를 위한 머신러닝 파이프라인 [2]

파이프 라인이란

학습 방법 선택

지도, 비지도, 강화, 분류, 회귀, 배치, 온라인 등등 다양한 선택지가 있다.

이를 선택하기 위해서 현재 가지고 있는 데이터를 잘 파악하는 것이 중요하다.

성능 측정 지표 선택

회귀 문제 의 전형적인 성능 지표는 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 등이 있다.

데이터 가져오기, Pytorch

텐서 플로우 블로그 에서 모든 과정을 확인 할 수 있어 모르는 부분 및 중요한 부분만 작성하였습니다.

참고문헌

1) 오렐리앙 제롱 (Aurelien Geron), Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow 핸즈온 머신러닝 2판, 박해선, 오라일리, 한빛미디어(주)(2021년 5판)

2) “텐서 플로우 블로그” 박해선 “https://tensorflow.blog/핸즈온-머신러닝-1장-2장/2-머신러닝-프로젝트-처음부터-끝까지/”

3) “박해선 유튜브” 박해선 “https://youtube.com/playlist?list=PLJN246lAkhQjX3LOdLVnfdFaCbGouEBeb”