3.7 요약

 1) 이제 벡터 데이터를 사용하여 가장 일반적인 머신 러닝인 이진 분류, 다중 분류, 스칼라 회귀 작업을 다룰 수 있습니다. 이 장의 '정리'절에서 이런 종류의 작업을 통해 배울 중요한 사항들을 정리해 놓았습니다.

2) 보통 원본 데이터를 신경망에 주입하기 전에 전처리해야 합니다.

3) 데ㅐ이터에 범위가 다른 특성이 있다면 전처리 단계에서 각 특성을 독립적으로 스케일 조정해야 합니다.

4) 훈련이 진행됨에 따라 신경마의 과대 적합이 시작되고 새로운 데이터에 대해 나쁜 결과를 얻게 됩니다.

5) 훈련 데이터가 많지 않으면 과대적합을 피하기 위해 1개 또는 2개의 은닉 층을 가진 신경망을 사용합니다.

6) 데이터가 많은 범주로 나뉘어 있을 때 중간층이 너무 작으면 정보의 병목이 생길 수 있습니다.

7) 회귀는 분류와 다른 손실 함수와 평가 지표를 사용합니다.

8) 작은 데이터를 사용할 때는 K-검증이 신뢰할 수 있는 모델 평가를 도와줍니다.