머신러닝 기초개념

머신러닝의 분류

 

1.지도학습(supervised learning)

정답이 있는 데이터를 통해 데이터 분류 / 올바른 결과 예측

 

지도학습은 회귀(regression) / 분류(classfication)로 나눠진다.

 

1-1)회귀(regression)

연속형 변수

변수들 간의 상관관계를 찾는 것, 연속적인 데이터로부터 결과를 예측하는 것

(예측 결과가 숫자일 때)

ex)근속연수에 따른 임금, 키에 따른 몸무게, 사용 기간에 따른 스마트폰 가격

 

 

1-2)분류(classification)

범주형 변수

주어진 데이터를 정해진 범주에 따라 분류

(예측 결과가 숫자가 아닐 때)

ex) 스팸 메일 필터링, 시험 합격 여부 ,재활용 분리수거 품목,

악성 종양 여부

 

2.비지도 학습(unsupervised learning)

정답이 없는 데이터를 통해 데이터의 유의미한 패턴/구조 발견

 

3.강화 학습 ( reinforcement learning)

행동에 대한 보상을 통해 누적 보상을 최대화 하는 의사결정