[7주차 총정리] Deep Learning 기초 개념 정리
딥러닝 DataSet -> Data cleaning -> Modeling -> Predict -> Evaluate - 신경망 내부에서 자체적으로 데이터의 중요한 Feature 찾거나 구성함 머신러닝: - DataSet -> Data cleaning -> Feature Engineering -> Modeling -> Predict -> Evaluate - 사람이 직접 데이터의 중요한 부분들을 찾아 Feature로 정해주어야 함 장점 - Let the data speak. (우리의 선입견 배제) - 사람이 직접 Feature를 design하는 일이 줄어듬 단점 - 10,000 단위 이상의 large amounts of labeled data 필요 (이를 해결하고자 Data Augmentation으로 데이터 ..
