강의 요약: EE542 Lecture 19 - Machine Learning 2 이번 강의는 머신러닝의 응용을 확장하여 데이터 수집 및 처리, 센서 기반 학습 모델, 파워 모니터링, 그리고 머신러닝 알고리즘의 실질적 한계와 개선 방향을 다루었다. 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 에너지 및 열 관리 문제와 같은 실질적인 문제 해결 방안을 제시하였다.주요 내용 1. 도메인 지식과 머신러닝 • 머신러닝 접근법은 도메인 지식과 결합해야 더 나은 성능을 발휘함. • 기존 데이터 분석 방법: • 물리적 모델에 의존하였으나, 복잡성과 상관관계 부족으로 한계 존재. • 현재 머신러닝 접근법: • 데이터 수집 및 전처리를 통해 모델을 학습. • 비지도 학습과 지도 학습 모두 활용 가능. 2. 자..
