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2. 머신러닝과 통계학의 차이

머신러닝과 통계학의 큰 차이점 중 하나는 머신러닝은 예측(Prediction)이 목적이고 통계학은 해석(explanation)이 목적입니다. 머신러닝은 '예측력이 얼마나 높은가'가 중요합니다. 예를 들어 특정한 사진을 얼마나 정확히 구별하는지 또는 고객의 구매를 얼마나 정확하게 예측하는지에 집중합니다. 따라서 머신러닝은 분석 모형의 복잡성(complexity)이 높고, 과적합(overfitting) 해결이 중요합니다. 여기서 overfitting이란, 학습 데이터를 과하게 학습해서 예측 데이터에 대한 정확도가 감소하는 현상입니다.복잡성과 과적합의 중요성을 알려주는 좋은 예시가 있습니다. 미국의 OTT 서비스 업체 넷프릭스가 영화 추천 시스템 개선 알고리즘 대회(상금이 무려 100만 달러였습니다.)를 열었..
데이터 분석 2024. 7. 30. 09:00
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