머신러닝의 이해

아서 사무엘의 머신러닝 정의

"프로그램이 개발자가 정하지 않고 프로그램이 학습하여서 무언가를 배우는 능력을 갖는 프로그램"

 

머신러닝을 할 때 프로그램은 학슴을 해야합니다. 그래서 데이터가 미리 주어져야하는데요. 그 데이터가 주어지는 방식에 따라서 지도학습, 비지도학습이라고 나뉘어지게 됩니다.

 

지도학습

정해져있는 데이터을 기반으로 학습을 하는 것

 

비지도학습

레이블이 없는 데이터를 기반으로 기계가 스스로 학습을 하는 것 

 

 

지도학습

Regression

시험의 성적을 예측하는 것

 

Binary Classification

성공했느냐 실패했는댜 두가지로 나누는 것 ( 범주를 통해 나누는 것 )을 바로 분류라고 합니다. 둘 중에 하나를 고르는 것입니다. 

 

Multi-label classification

A, B, C, E, F 같이 학점을 나누는 것 같은 시스템을 만들 때 사용하는 것입니다.