내일배움캠프 본캠프 10일차 - 머신러닝, 마크다운 작성 방법

1. 머신 러닝...강의...3주차까지 들었다...

• 지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터(X)와 정답(y)을 기반으로 학습하는 알고리즘.
• 회귀 모델 (Regression):
  데이터를 예측 가능한 연속 값으로 변환.
  선형 회귀 (Linear Regression): 데이터를 직선으로 표현해 결과를 예측.
• 분류 모델 (Classification):
  데이터를 그룹으로 나눔.
  로지스틱 회귀(Logistic Regression): 시그모이드 함수로 확률 기반 분류.

근데 솔직히... 솔직히... 오늘 하루 종일 복사 붙여넣기만 한 것 같다.
환경 구축하는 게 생각보다 어려워서 해멨다. 어제도 분명히 이렇게 쓴 것 같은데...
오늘 또 새로운 라이브러리를 깔고.. 안깔려서 또 찾아보고... 검색하고... 붙여넣고... 안되면 또 하고... 하루종일...

그러다보니 좀 지쳤다...

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2. Git 특강 - 마크다운 

튜터님께서 Git 특강을 해주셔서 마크다운파일 작성법을 처음으로 알게 되었다. 
git에 대해서 본격적으로 들어가지는 않았지만 유익한 시간이었다.
내가 작성한 마크다운파일!

homework/markdown.md at main · ssuhyon/homework

 

 

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3. 오류 해결 및 학습

• Kaggle 데이터셋 다운로드:
  • 데이터를 저장하려는 경로에 쓰기 권한이 없어서 발생한 문제를 해결했다.
  • 뭐가 이렇게 복잡한지! 진짜 짜증났다.
  • chmod 명령어와 경로 설정으로 문제를 해결하고 다운로드 성공했다.

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4. 느낀 점

• 머신 러닝 개념 정리는 했지만, 실제 적용 사례와 코드를 더 깊이 이해해야 한다..이해해야한다..
• 새로운 기술을 배우는 과정에서 작은 오류를 해결하는 데 시간이 걸리고 힘들지만, 성장의 기회라고 생각해야지...

 

끝! 😊