3. 사전 준비와 표기법

Coursera의 머신러닝 MOOC과 같은 머신러닝 과정을 수강했거나, 지도학습을 사용해본 경험이 있다면 이 책이 말하고자 하는 것을 이해할 수 있을 것입니다.

이 책의 독자는 지도학습을 어느 정도 알고 있다고 가정합니다. 지도학습은 레이블을 갖는 훈련 데이터 (x, y)를 가지고, x를 y에 대응하는 함수를 학습합니다. 지도 학습 알고리즘에는 선형회귀, 로지스틱 회귀와 신경망이 있습니다. 다양한 유형의 머신러닝이 존재하지만, 오늘날 머신러닝의 실질적 가치는 대부분 지도학습에서 나옵니다.

앞으로 자주 신경망(“딥러닝”으로 알려진)을 언급할 것입니다. 이 책을 읽어나가기 위해서 여러분에게 필요한 것은, 신경망에 대한 기본적인 이해입니다.

여기에 언급한 개념이 아직 익숙하지 않다면, Coursera의 “Machine Learning” 과정(http://ml-class.org)의 처음 3주 동영상을 시청하시기 바랍니다.