boosting 딥러닝1 반응형 DataScience 분야에서 Tree기반 모델이 좋은 이유 (딥러닝이 잘 쓰이지 않는 이유) DataScience 분야에서 Tree기반 모델이 좋은 이유 (딥러닝이 잘 쓰이지 않는 이유) 최근 10년간은 딥러닝의 부흥기라고 감히 말할 수 있습니다. 그만큼, 딥러닝의 엄청난 발전이 있었죠. 그럼에도 불구하고 kaggle 대회와 국내 data science 대회에서 boosting 계열 알고리즘 (tree 기반 알고리즘이 거의 항상 우승합니다. 그 이유가 무엇일까요?) 앞서 우리는 CNN의 graphical representation learning에 다루었습니다. CNN이 해주는 역할은 이미지의 region feature를 잘 뽑아주기 위한 것이지. 완전히 다른 모델이 아니다 라는 것 입니다. https://bluediary8.tistory.com/87 딥러닝(Deep Learning)의 정의, .. 2020. 6. 24. 이전 1 다음
