Jerry StoryWalk

머신러닝에는 크기 지도학습과 비지도학습이 있다. 두 개의 큰 차이점은 라벨링된 데이터가 있는지 없는지의 여부이다. # 지도학습(supervised learning) 지도학습은 라벨링된 데이터를 사용하며 대표적으로 회귀(Regression)와 분류(Classification)이 있다. 회귀 : 예측(출력)되는 변수 Y 가 연속형 변수일 때. (숫자형 같은 것. 키, 몸무게 등) 분류 : 예측(출력)되는 변수 Y 가 이산형 변수일 때. (성별, 정상/비정상 등) # 비지도학습(unsupervised learning) 입력 변수(X) 간의 관계에 대한 패턴(특징)을 찾아내는 것이 비지도학습이다. (Y 가 존재하지 않음) 비지도 학습에는 대표적으로 군집과 PCA 가 있다. 군집 : 비슷한 데이터끼리 그룹화. P..

# 머신러닝 데이터를 기반으로 학습하는 컴퓨터 프로그래밍. 머신러닝 기술을 통해 대용량의 데이터를 분석할 때 겉으로 보이지 않았던 패턴을 발견하게 되는데 그것을 데이터 마이닝(data mining) 이라고 한다. # 머신러닝의 종류 사람이 관여하여 훈련(학습)하는 것의 여부 (지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화 학습) 실시간으로 학습의 능력을 키워나가는지의 여부(온라인학습, 배치 학습) 알고 있는 데이터와 새로운 데이터를 비교하는지, 훈련 데이터 셋에서 패턴을 발견하여 예측하는지의 여부(사례 기반 학습, 모델 기반 학습) (1) 지도학습 알고리즘 k-NN 알고리즘 선형 회귀(Linear Regression) 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 서포트 벡터 머신(SVM; Support..