ML2 지도 학습의 종류 - 분류와 회귀 1. 지도학습 vs 비지도학습 지도학습과 비지도학습의 가장 큰 차이는 Y값 즉, 답이 주어지는가의 차이이다. 주어진 데이터에 의해 도출되는 Y값이 주어져 있기 때문 이를 통해 학습한다. 반면 비지도학습은 도출되는 Y값이 없기 때문에 주어진 데이터들의 공통된 특성들을 찾아 군집화 시킨다. 2. 지도학습 - 분류 vs 회귀 분류와 회귀의 가장 큰 차이는 Y값의 타입 즉, 분류는 레이블이고 회귀는 숫자인 것이다. 즉, 분류는 말그대로 Category가 Y값으로 주어지지만, 회귀는 어떠한 숫자 Y값으로 주어진다. 예를 들면 모레 우동집의 매출이 오를 것인가를 예측하고자 한다면, 분류모델은 "그렇다" 또는 "아니다"라 답하겠지만, 회귀모델은 예상되는 매출 수치로 답해준다. 이렇게 봤을 때 회귀모델이 더 뛰어난 모.. 2023. 11. 23. ML의 기초 - 머신러닝(Machine Learning)이란? 1. AI, 머신러닝, 딥러닝이란 무엇인가? 2. 무엇이 일반적인 프로그래밍과는 다른가? 일반적인 프로그래밍 "규칙"을 사람이 직접 코딩을 함으로써 만들어내어 문제를 해결한다. 머신러닝 "규칙"을 많은 데이터와 결과값을 통해 컴퓨터가 직접 "규칙"을 찾아내 문제를 해결한다. 3. 머신러닝의 학습방법 분류 - 지도학습 : 정답이 있는 데이터를 활용해 학습 - 비지도학습 : 정답(라벨)이 없는 데이터를 활용해 패턴을 찾거나 비슷한 특징끼리 군집화 - 강화학습 : 행동에 대한 보상을 받으며 학습 ex) 알파고 4. 머신러닝의 프로세스 2023. 11. 20. 이전 1 다음
