Machine Learning의 용어와 개념 설명

머신러닝에는 supervised learning, unsupervised learning방식이 있다.

supervised learning은 컴퓨터에게 학습할 자료를 줄 때 그 자료가 어떤 자료인지 설명을 해주어야 한다. (learning with labeled examples)

예를들어서 저 이미지를 주면서 '새'라는 정보를 알려주어야 한다.

이렇게 라벨링된 자료를 많이 컴퓨터에게 알려주면 컴퓨터는 그 자료들로 '새' 라는것을 학습하게 되고, 다른 이미지가 왔을 때 '새'를 판단할 수 있게 된다.

여기서 컴퓨터에게 알려주는 자료들을 Training data set 이라고 한다.

unsupervised learning은 사용자가 lable을 정해주지 않아도 데이타를 보고 스스로 학습하는 것이다.

supervised learning의 방식 3가지

regression : 범위가 넓은 것을 예측할 때 (ex 0~100점 사이 예측)

binary classification : 2가지 결과를 예측할 때(ex Pass / UnPass)

multi-level classification : 여러개의 결과를 예측할 때 (A, B, C, D, F)