지도학습

머신러닝의 종류: 지도학습과 비지도학습

머신러닝의 종류: 지도학습과 비지도학습 1. 머신러닝 시스템의 종류 데이터에 레이블(label)의 유무, 학습하는 동안 감독 형태/정보량으로 구분 기준을 둘 경우 머신러닝은 크게 지도학습과 비지도 학습으로 나뉘게 됩니다. 2. 지도 학습(Supervised Learning) 훈련 데이터에 레이블(label)이 주어지는 경우로, 다음과 같이 학습 데이터 셋이 구성되어 있다고 볼 수 있습니다. $Given = \{(x^{(1)}, y^{(1)}), \dots, (x^{(N)}, y^{(N)})\}$ 지도학습의 목표는 학습데이터에는 없는 새로운 데이터 x가 들어왔을 때 y를 올바르게 예측하는 것입니다. $Goal= Learn \ a \ rule \ (𝑓: 𝑥 \to 𝑦) $ 지도학습에는 크게 이산적인(Disc..

[핸즈온 머신러닝] 1장. 머신러닝 소개

Introduction. Machine Learning 목차 1. 머신러닝이란? 2. 머신러닝은 왜 필요한가? 3. 머신러닝의 종류 4. 머신러닝의 주요 도전 과제 5. 테스트와 검증 1. 머신러닝이란? 머신러닝이란? 데이터로부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 과학, 기술 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구분야(by Arthur Samuel, 1959, 기계학습 용어 대중화) 머신러닝의 예 : 스팸 필터(Spam Filter) 사용자가 스팸(Spam) 메일과 보통(Ham) 메일의 샘플을 사용해 스팸 메일을 구별하는 법을 배울 수 있는 머신러닝 프로그램 훈련 세트(Training set) : 학습을 위해 시스템을 사용하는 샘플 훈련 예제(Training example) ..