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머신러닝과 통계분석: 예측에 필요한 정보에 대해

머신러닝이나 통계분석에서 주로 사용하는 용어들 중에 예측 (prediction), 판별(discrimination), 분류(classification), regression(회기), 라는 용어들이 있습니다. 사전적 의미에서 예측은 앞으로 있을 일을 미리 헤아려 짐작함 이고, 판별은 판단하며 구별함 이긴 하지만, 과거를 보고 미래를 짐작하는 것 (예측)이나 데이터의 주어진 특성를 보고 미지의 특성을 판별 하는 것은 기술적으로 같은 것입니다. 데이터의 특성 중 입력으로 주어진 것을 feature 라 부르고, 예측해야할 대상을 label 이라 부릅니다. 어떤 함수 f로 모델링한 경우라면, Y = f(X) 에서 X는 feature이고, Y는 label 입니다. 예측해야할 label이 어떤 부류에 속하는가를 예측..

고기 요리 수행 중...

최근에 고기 요리 연습한다고 고기를 많이 샀습니다. 이번에는 6.5kg 돼지 뒷다리살을 (냉동) 사봤습니다. 가격은 배달비 포함 2만 5천 원 정도입니다. 돼지 뒷다리살은 다른 고기에 비해 훨씬 저렴합니다. 제 요리가 추구하는 바는 저렴한 식재료로 최대한 맛있는 요리를 만들자 입니다. 싸고 맛있는 것이 많아서 대체 불가능이 아니라면 굳이 비싼 돈 내고 비싼 것을 먹고 싶진 않습니다. 이 동네에서 소고기 좀 먹으려면 1인 5만 원 정도 하던데요. 브리스킷이나 로스트비프 만들면 1kg에 천 원대 고기로도 1인분에 5만 원 고기만큼 맛있는 요리를 만들 수 있습니다. 로스트비프는 회사에 가져갔더니 어떤 분이 너무 맛있어서 아까워서 못 먹겠다고 하시더라고요. 2kg에 3만 원 주고 산 고기인데... 6명이서 먹어..

Food 2021.12.17