머신러닝
‘머신러닝’이란
판단력을 기계에게 부여하는 기술이라고 할 수 있습니다.
머신러닝을 만든 사람들은 이런 ‘판단력’을 ‘모델(Model)’이라고 부르기로 했습니다.
또 이 모델을 만드는 ‘과정’을 ‘학습(Learning)’이라고 부르기로 했습니다.
학습이 잘 되어야 좋은 모델을 만들 수 있고,
모델이 좋아야 더 좋은 추측을 할 수 있습니다.
머신러닝 분류
지도학습
지도학습은 역사적입니다.
과거의 원인과 결과를 바탕으로 결과를
모르는 원인이 발생했을 때
그것은 어떤 결과를 초래할 것인가를
추측하는 것이 목적입니다.
그래서 원인인 독립변수와 결과인
종속변수가 꼭 필요합니다.
예측하고 싶은 종속변수가 숫자일 때
보통 회귀라는 머신러닝의 방법을 사용합니다.
비지도학습
비지도학습은 탐험적입니다.
탐험이 미지의 세계를 파악하는 것이듯,
데이터들의 성격을 파악하는 것이 목적입니다.
독립변수와 종속변수의 구분이 중요하지 않습니다.
데이터만 있으면 됩니다.
강화학습
