머신러닝의 개념

Machine learning의 개념

기존의 스팸처리나 자율 주행 자동차에는 너무 많은 규칙이 필요합니다. 따라서 이러한 규칙을 입력하는 것보다 프로그램이 데이터를 가지고 학습을 통해 처리하는 것이 머신러닝이 됩니다.

학습하는 방법에 따라 Supervised/Unsupervised learning으로 구분됩니다.

supervised learning은 training set이라는 레이블이 달린 데이터를 통해 학습을 하는 것 입니다. 우리가 하나씩 데이터를 입력할 수 없을 경우 유사한 것들끼리 분류합니다. 이를 통해 학습을 하는 것이 unsupervised learning입니다.

supervised learning

Supervised learning은 데이터를 통해 학습하는 것을 통칭하고 있습니다.

supervised learning도 크게 세가지로 나눌 수 있습니다.

• 시험 성적 ( 0 ~ 100 )을 예측 - regression
• pass/non-pass 예측 - binary classfication
• grade ( A, B ,C ..) 예측 - multi-label classfication