1. 머신러닝의 프로세스 1) 데이터를 독립변수, 종속변수로 나눔 2) 모델의 구조 생성 - 독립변수와 종속변수의 개수가 중요한 요인이 됨 : 단순 선형 회귀냐, 다중 회귀냐를 결정하는 요인일까? 3) FIT(학습)하는 함수를 call - 학습 횟수를 입력 * 데이터의 양은 정해져 있다. 학습 횟수라는 것은 무엇을 의미할까? A. 손실 항목 참조 4) 예측 실행 2. 손실(Loss) - 예측의 값과 실제 값 간 분산(차이 제곱의 평균) - 학습의 결과를 통해 모델의 정확성을 평가하는 지표. * 내가 해석한 학습에 대한 상상 1단계 독립변수와 종속변수 간의 관계로 방정식(모델?)을 구한다. (100% 정확한 방정식일 수가 없다.) 2단계 독립변수를 입력후, 종속변수의 값을 예측한다. 3단계 예측한 값과 종..