Machine Learning_지도학습 vs. 비지도학습

✔ 머신러닝

기계학습 또는 머신 러닝은 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 인공지능의 한 분야로 간주된다. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.

 

사람이 어떤 규칙을 정해주는 것이 아니라, 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습하고 패턴을 찾아 문제를 해결하는 과정

 

- 머신러닝에서는 입력 데이터와 레이블(label, 정답) 사이의 관계를 찾는다.

- 새로운 입력데이터를 넣었을 때, 이전에 입력한 데이터와 레이블 사이의 관계식을 적용하여 결과를 예측할 수 있다.

- 레이블이 주어지지 않는 경우에는 데이터 속의 규칙을 알아낼 수도 있다.

 

✔ 지도학습

http://blog.skby.net/blog/wp-content/uploads/2019/09/Supervised-Learning-Cencept.png

 

지도학습의 경우에는, 학습 과정에서 정답 Y가 주어진다. 입력데이터 X와 출력데이터 Y를 모두 알고 있는 상태인데, 여기서 Y=aX+b와 같은 X, Y사이의 관계식을 알아내는 알고리즘이다. 예측 목표가 되는 Y를 목표변수=타깃 이라 하고, 목표 변수를 예측하는데 사용되는 입력 데이터 X변수를 설명변수=피쳐라고 한다. 학습을 통해서 X,Y 사이의 관계식을 찾고 예측해야할 새로운 X값을 대입하면 타깃인

Y를 예측 가능하다.

 

✔ 비지도학습

http://solarisailab.com/wp-content/uploads/2017/06/unsupervised_learning.jpg

비지도학습은 지도학습과 다르게 목표변수 Y값이 주어지지 않는다. 입력 데이터 X값만 주어지기 때문에 비지도학습 같은 경우에는

목표변수를 예측하는 것이 목표가 아니라 X 데이터 값들 사이에서 존재하는 어떠한 규칙이나 패턴을 찾는 것이 목표이다. 예로는

군집 분석이 있다.

---

 

파이썬 딥러닝 머신러닝 입문