[MLY 번역]
Andrew ng의 Machine Learning Yearning을 번역한 글입니다. 중간중간 실험가능한 내용이 있을 경우 c++ 혹은 tensorflow를 이용한 실험과 함께 업로드할 예정입니다. 일주일에 2회, 회당 5개씩 업로드될 예정입니다.
번역: 안현진
만약 여러분이 제 머신러닝 MOOC와 같은 과정을 이수했거나, 지도학습을 적용해본 경험이 있다면, 이 글을 이해할 수 있을 것입니다.
저는 여러분이 지도학습에 익숙하다고 가정하겠습니다 : 지도학습에서는 라벨이 있는 트레이닝 예제 (x,y)를 이용하여 x에서 y로 매핑되는 함수를 학습합니다. 지도학습 알고리즘에는 선형회귀, 로지스틱회귀, 그리고 뉴럴네트워크가 있습니다. 많은 형태의 머신러닝이 있지만 오늘날 머신러닝의 대부분의 실질적인 가치는 지도학습으로부터 나옵니다.
저는 자주 인공신경망(딥러닝이라고도 알려진)을 언급할 것입니다. 여러분은 이 글의 뒤에 나올 내용에 대해 오직 기초적인 이해만 있으면 됩니다.
여러분이 여기서 언급되는 개념과 친숙하지 않다면, 코세라(Coursera)의 머신러닝 코스에 있는 처음 삼주간의 비디오를 보시기 바랍니다.(http://ml-class.org)