Machine Learning

[기계학습]지도학습과 비지도학습

지도학습(supervised learning) Y = f (x) 에 대하여 입력변수 (X) 와 출력변수 (Y) 의 관계에 대하여 모델링하는 것 (Y에 대하여 예측 또는 분류하는 문제) 회귀 (regression) : 입력 변수 X에 대하여 연속형 출력 변수 Y 를 예측 분류 (classification) : 입력 변수 X 에 대해서 이산형 출력 변수 Y(class)를 예측 여기서 잠깐!! 연속형 변수와 이산형 변수 출처 : K-solution 연구소 비지도 학습(unsupervised learning) 출력변수(Y)가 존재하지 않고, 입력변수(X)간의 관계에 대해 모델링 하는 것 군집분석 - 유사한 데이터끼리 그룹화 PCA(주성분 분석) - 독립변수들의 차원을 축소화 강화학습(reinforcement l..

[기계학습]Machine Learning의 개념

머신러닝(Machine Learning)이란? 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 출처 : 위키피디아 한국어로 직역하면 기계학습, 인간이 하나부터 열까지 직접 가르치는 기계를 의미하는 것이 아니라, 학습할 거리를 일단 던져놓으면 이걸 가지고 스스로 학습하는 기계를 의미합니다. 머신러닝은 무엇(X)으로 무엇(Y)를 예측하고싶을 때 사용한다. 행렬(Matrix)로 이루어진 데이터를 가지고 머신러닝을 진행합니다. X(독립변수) : 성별 , 키 , 몸무게 , 체지방 , BMI지수 , 폐활량 Y(종속변수) : 흡연여부 성별 , 키 , 몸무게 , 체지방, BMI지수 , 폐활량을 가지고 머신러닝 과정을 거치면 흡연을 하는 지 안하는 지 예측할 수 있다,..