딥러닝 입문자를 위한 모델 구조 (Computer Vision)
머신러닝을 처음 공부할때 어려웠던 점 중 하나는 지금 어떤 부분을 공부하고 있는지 몰랐던 겁니다. 예를 들어, tree 기반 알고리즘을 공부할때 '불순도' 라는 개념을 공부했을 것입니다. 그 당시에는 불순도가 이런거고, gini계수랑 엔트로피가 이런거구나!! 했지만, 전체적인 머신러닝 모델 관점에서 봤을때는 이 개념이 왜 필요한지, 어디 부분인지를 몰랐습니다. 하지만 머신러닝에 대한 지식이 어느 정도 쌓인 지금은 대답할 수 있습니다. 전처리, 모델링, 학습 및 평가 중 모델링에 속하고, 모델링의 알고리즘에는 로지스틱, 랜덤포레스트, XGBoost 등 다양한 알고리즘이 존재하지만, 그 중 tree 기반의 알고리즘에서 노드가 분할하기 위한 기준으로 불순도가 사용된다는것을요! 만약 불순도를 처음 공부할 때 이..
