[AI 개념 정리] 1. 선형회귀 머신러닝 시스템은 한 번도 본 적 없는 데이터로부터 의미 있는 예측을 생산하기 위해 입력값들을 어떻게 조합할지 배웁니다. 손실함수를 최적화하여 문제 상황에 가장 적합한 모델 파라미터를 찾아 모델을 완성시키는 것이 주목적입니다. [기본 용어] Feature : 입력변수 (x 변수) Label : 예측대상 (y 변수) Model : 모델은 Feature와 Label 간의 관계를 정의 Example : data 특정 예시, model을 train 하기 위해 사용 Training : 모델을 만들거나 학습한다. 모델에게 labeled 된 example을 제공하고, 모델이 feature와 label 사이 관계 학습 Inference : 추론, unlabeled 된 example들에..
