이제 모의고사 2개를 풀고 2번째 꺼를 2번째 풀때 96% 정도의 점수가 나왔다.여기 작성하는 개념을 어느정도 계속 읽다보면 암기가 자연스럽게 되면서 문제풀때 더 기억이 잘나는 것 같다. 이번 3번째 개념정리에서는 1,2에서 다루지 않은 좀 더 어려운 개념이 있으면 표로 깔끔하게 정리하는것을 목표로 한다.  기계 학습의 주요 유형에는 **지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 딥 러닝(Deep Learning)**의 세 가지가 있습니다 Underfitting 과 Overfitting 그리고 bias 와 variance 상관관계 외우는방법 언더는 바보 > under 높으면 bias 도 높다. 상관관계이므로 variance는 낮다 오버는 반대..

그냥 시험 대비용으로 문제풀면서 정리한 개념들이다.일단 각각의 서비스들이 무엇인지 간단하게만 정리하고, 각각의 세부 기능을 묻는 문제들이 나오는것으로 보아, 어떤 것을 하려고 할 때 어떤 기능을 써야하는지 알아내면 될 것 같다. Amazon Rekognition-이미지랑 비디오를 분석해주는 서비스. 컴퓨터 비전 등, S3에 저장된 파일을 가지고 분석해줄 수 있음. Amazon SageMaker-머신러닝 서비스임. 빠르게 빌드해서 ML을 배포할 수 있는 그런 서비스라고 보면 됨.-Sage(현명한) + Maker(만드는 것) → "지혜를 만들어내는 도구"-Amazon SageMaker는 AI 모델을 학습하고, 배포하고, 최적화하는 머신러닝 플랫폼 Amazon DeepRacer-RL 즉 강화학습 Reinfor..