gpt에게 머신러닝 기초에 대해 물어본 것들 / 싸이킷 런 관련

알고리즘, 모델의 종류, 모델의 종류를 판단하는 기준 이런것들을 모른 채 

무식하게 텐서플로우로 레이어 잔뜩 쌓고 노드 수 몇백만개로 모델 만들고 경사하강법 바꿔보고 캐글 비기너 문제에 도전해왔다.

 

프로그래머스 데이터분석 데브코스 수강하면서 뭔가 머신러닝에 대해 모르는게 많고

내가 그간 뭘 만들어왔는지도 확실히 모르는 것을 보고 gpt 4.0 결제 한 김에 여러가지 물어봤다.

 

텐서플로우를 한번 찍어먹어 봤으니 싸이킷런도 한번 먹어봐야 겠어서 싸이킷런 관련해서 많이 물어봤다.

 

우선 대표적인 모델들을 설명해 달라고 했다.

 

공식 문서를 열어보는데 뭐 클러스터 군집화 이해가 안되어서 이 부분도 gpt에게 물어봤다.

 

사용 예시에 이미지 분류가 있길래 자연어 처리도 클러스터링과 연관이 있는가 물어봤다.

 

이렇게 물어보고 다시한번 쭉 읽어보는데 선형 비선형, 회귀 이런 개념을

솔직히 제대로 인식조차 못하고 있는 것 같아서 또 다시 gpt의 도움을 받았다.