머신러닝의 기본개념

 

 

 

 

머신러닝이란?

explicit programming : 개발자가 짠대로 하는 프로그래밍

explicit programming의 한계 : 너무 많은 규칙이 있어 개발자가 다 규칙을 설정할 수 없다.

-> 기계가 데이터를 입력받아 스스로 학습할 수 있게 하는 방법이 'machine learning'

 

 

학습하는 방법에 따라 Supervise Learning / Unsupervised Learning

Supervise Learning : label이 있는 데이터로 (training set) 학습시키는 것

ex) 이 사진은 고양이이다, 이 사진은 개이다.

Unsupervised Learning : label이 없는 데이터로 학습시키는 것

ex) 뉴스나 글 분류에 있어서 label을 주지 않고 기계가 알아서 학습하는 것이 unsupervise learning 이다.

 

 

 

Type or supervised learning

1. Regression : label이 큰 범위

2. Binary Classification : label이 참 또는 거짓

3. multi-label classification : label이 여러 개