[모두를 위한 딥러닝(Sung Kim)|ch.1-1] Machine Learning의 용어와 개념

Basic concepts

•  what is ML?

 Limitations of explicit programming 

 - Spam filter: many rules

 - Automatic driving: too many rules

 

 

• What is leanring?

Supervised learning

데이터에 어떤 데이터인지 정보를 label 가지고 표시한다.

learning

예시

- 이미지 라벨링 

- 스펨메일 필터링

- 시험 성적 예측

 

Training data set

학습 데이터를 통해 학습하고 

실제 데이터를 받았을때 학습된 내용을 바탕으로 답을 낸다.

알파고 또한 기존 바둑 데이터를 가지고 학습하여 

어떤 경우에 어떤 수를 두는게 좋을지 예측한다.

지도학습의 예시이다

지도학습 예시 

시험점수 예측에서 regression, classfication, multiabel classification

 

Unsupervised

비지도 학습 

정답이 없는 상태에서 학습(라벨링된 데이터가 없다.)

 

 

• What is regression

예측값으로 회귀

학습 데이터를 가지고 트레이닝

t= 7 -> y =75

7시간 공부했을떄 75점 예상

 

 

• What is classification

말 그대로 분류를 뜻하며 지도학습에서 사용

 

시험 성적을 가지고 패스인지 아닌지 판별할때 쓸수 있으며

위 예시에서는 2가지(패스, non패스)만을 분류하므로 binary classification이라고 한다.