머신러닝의 개념과 용어

머신러닝과 딥러닝에 대해 공부해보려고 합니다
모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의를 수강하고 배운 것들을 정리해보겠습니다
[참고] (https://hunkim.github.io/ml/)

Machine Learning Basic

Machine Learning

- explicit programming -> 각 환경에서의 출력을 명시해놓음

- explicit programming 의 한계

• Spam filter : 너무 많은 규칙들
•  Automatic driving

 

Machine Learning이란?
explicit programming 처럼 일일히 프로그래밍하지 말고
어떤 자료나 현상에서 자동적으로 컴퓨터가 배우도록 해보자
컴퓨터가 데이터를 보고 학습하여 어떠한 능력을 가지게 하는 것
입력을 기반으로 데이터를 읽어서 가공하여 출력함

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Learning

Supervised Learning

• label들이 정해져 있는 데이터 (training set)를 가지고 학습을 하는 것
• Machine Learning에서 가장 많이 사용되는 문제해결 방식
  • Image Labeling : 강아지와 고양이 사진들이 주어지고 그것을 구분하는 알고리즘
  • Email spam filter : spam인지 ham인지 구분되어 있는 데이터들을 가지고 Email spam을 걸러내는 알고리즘
  • Predicting exam score : 공부한 시간을 통한 성적 예측 알고리즘
• Training data set

  x	y
  3,6,9	3
  2,5,7	2
  2,3,5	1

  • Machine Learning 에 test값 X[9,3,6]이 들어오면 Training data set을 통해 Y값 예측하여 출력
  • AlphaGO Machine Learning -> 기존에 사람들이 바둑을 둔 다양한 경우의 수의 기보를 학습
• Supervised Learning 의 종류
  • Regression : 보낸 시간을 기반으로 시험의 점수를 예측
  • Binary Classification : 보낸 시간을 기반으로 Pass/non-Pass를 예측
  • Multi-Label Classification : 보낸 시간을 기반으로 Grade를 예측
    

Unsupervised Learning

• Un-Labeled data를 기반으로 한 학습
• 레이블을 미리 정해주지 않고 주어진 데이터를 보고 스스로 학습
• Exapmle
  • Google news grouping : 구글에서 유사한 주제의 뉴스들을 그룹화
  • Word clustering : 비슷한 단어들을 모으는 머신러닝