머신러닝 - 모델 (model)

교훈 덕분에 경험해보지 않아도 그 결과를 예측, 추측 할 수 있다. 우리는 추측 덕분에 그것이 먹어도 되는 것인지 먹을 수 없는 것인지 결정할 수 있다.

현상을 관찰한다. 그리고 그 현상을 설명할 수 있는 이유를 찾는다.(가설) 그 가설을 검증하기 위해서 여러가지 실험을 한다. 실험결과가 도출된 후에 가설에 모순이 없다면 이론으로 인정.

교훈과 이론은 ‘판단력’의 다른 이름. 좋은 판단력은 나의 삶과 인류의 진보에 필수적인 도구이다.

바로 이러한 판단력을 기계에게 부여하는 것이 ‘머신러닝’ 이런 판단력을 ‘모델’이라 부름 이런 모델을 만드는 과정을 ‘학습’ 이라 부름

모델을 잘 만들고 나면 좋은 추측을 할 수 있게 된다. 학습이 잘 되어야 좋은 모델을 잘 만들고, 모델이 좋아야 더 좋은 추측을 할 수 있다. 추측이 정확해야 좋은 결정을 할 수 있다.

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‘애플리케이션’ & ‘프로그램’ : 같은 것을 가리키는 다른 표현. 애플리케이션: 응용. 어떤 기능을 부품으로 해서 만든 완제품. 프로그램: 시간, 순서. 시간의 순서에따라 동작하는 것. 이런 프로그램을 만드는 것을 ‘프로그래밍’

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