5. 기계학습의 태스크

Supervised Learning (지도학습) - 내가 학습하게될 핵심 내용

대상변수는 사용자가 데이터 세트를 사용하여 예측하려는 변수. 예시를 볼 수 있는 대상 변수 예측

 

Regression ( 회귀 모델 ): When a target variable is continuous

어떤 자료에 대해서 그 값에 영향을 주는 조건을 고려하여 구한 평균

- 그는 몇 살 인지

- 내일 주가가 어떨지

 

Classification ( 분류 모델 ): When a target variable is discrete

레이블이 달린 학습 데이터로 학습한 후 새로 입력된 데이터가 학습했던 어느 그룹에 속하는 지를 찾아내는 방법.

- 남성인지, 여성인지

- 대출을 받아들일지, 말지

 

Unsupervised Learning ( 비지도 학습)

태그가 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘, 흉내 내기를 통해 기계가 간결하게 표현하고 인간의 입장으로써 상상의 콘텐츠를 생성 즉, 예시를 볼수 없는 대상 변수 예측

모르겠으면 유튜브 ㄱㄱ

 

클러스터링 : 데이터를 일관된 그룹으로 분할

텍스트 문서 : 과학주제, 스포츠 주제 판단

이미지 : 비행기, 자동차, 아파트, 주택 구별

다른방법 : 밀도 추정, 치수 감소 등등등