Supervised / Unsupervised

Supervised / Unsupervised

- 머신러닝의 기본적인 용어와 원리에 대해서 공부하였다.

  홍콩 과기대의 김성훈 교수님의 유튜브 강의로 공부하였다. [Sung kim] Lec 00 - Machine/Deep learning 수업의 개요와 일정

• Supervised Learning

  - Supervised learning(지도 학습)는 레이블을 정의하고 데이터를 짝지어 해당 레이블을 특징지은 후 입력 데이터를 해당 레이블에 속한 데이터(Training set)와 비교하는 것으로 학습하는 방식이다.
    지도 학습은 크게 regression(회귀), classification(분류)로 나눠지는데, regression은 입력 변수에대한 추정 결과값이 연속적인 값을 갖는 학습, classification은 불연속적인 값을 갖는 학습에 유리하게 사용된다.
  
  

  

  
  true / false로 추측되는 분류를 binary classification, setA / setB /setC 로 다시 새로운 레이블로 분류되는 것을 multi-lable classification이라고 한다.

• Unsupervised Learning

  - Unsupervised learning(비지도 학습)는 데이터에 레이블 부여 없이, 기존에 있는 데이터를 기반으로 학습하여 새로운 데이터를 추론하는 방식이다.
    뉴스를 유사한 토픽으로 묶어주는 서비스나 뜻이 유사한 단어들을 묶어주는 서비스가 비지도 학습의 대표적인 예이다.