[ 배운 내용 ] 1. 머신러닝 - 딥러닝 차이? 2. 이미지 데이터(비정형 데이터) 분류 문제 - MNIST 손글씨 데이터 - MNIST 패션 데이터 - CIFAR-10 데이터 1. 머신러닝 - 딥러닝 차이? 우선 다음 그림을 먼저 보자 머신러닝으로 문제를 해결할 때에는 항상 주어진 데이터가 모델의 성능에 가장 많은 영향을 끼친다. 때문에 주어진 데이터를 최대한으로 활용해야 하며, 문제를 해결하기에 도움이 될 만한 feature를 사람이 직접 만드는 feature engineering이 필수적이다. 이를 위해서는 도메인 지식도 필수적일 것이다. 이렇게 도메인 지식도 습득하고 머리를 쥐어짜서 새로운 feature를 만들어서 모델링을 하게 되면 힘든건 둘째 치고, 사람이 찾지 못하는 여러 요인들로 인해 좋..
