Chapter 7. Machine Learning — 기초

Chapter 7 중 기초 파트. 머신러닝 면접의 80%를 차지하는 핵심 개념을 정리.

다루는 것

• 지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습 차이
• 회귀(linear/logistic) — 가정·해석·한계
• 분류(decision tree, kNN, SVM) — 직관적 비교
• 모델 평가 지표 (정확도·정밀도·재현율·F1·AUC)
• bias-variance trade-off, overfitting 방지

누가 봐야 하는가

• 머신러닝 강의는 들었는데 말로 설명 자신 없는 학생
• 처음 ML 직무 면접 준비하는 학생
• ML 심화(7b)·문제 풀이(7c) 들어가기 전 워밍업

다음 단계

이 슬라이드 → Ch 7b. 머신러닝 심화 → Ch 7c. 머신러닝 면접 문제 35개 순서로 학습.