머신러닝

📍머신러닝이란? 

인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 

 

머신러닝 (기계학습) : 명시적으로 규칙을 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 패턴을 기계 스스로 학습 ex) do2vec, decision tree, linear regression

 

딥러닝 : 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망을 기반으로 비정형(정의된 구조가 없는 데이터( 동영상 파일, 사진 등) 데이터로부터 특징 추출하고 정보 처리 ex) 합성곱 신경망, 순환 신경망 

 

 

📍학습이란? 

- 머신러닝에서 프로그램은 학습을 하 게 됨 

 

☑️ 지도학습 :

- 특징(features)가 이미 정해진 레이블(label) 데이터로 학습 

- 예측 모델에 활용

- 훈련/테스트 데이터를 나누는 과정 포함

- 분류 , 회귀

 

☑️ 회귀(regression) : 

- 이산형

- 어떠한 변수에 영향을 받는 결과가 연속적

- 주어진 데이터를 잘 설명하는 선을 찾아 결과 값 예측 ex ) 시간 투자에 따른 성적

 

☑️ 분류( classification) :

- 범주형 
- 어떠한 변수에 영향을 받는 결과를 연속적이지 않는 값들로 나눌 때 사용

- 주어진 데이터가 어떤 클래스에 속할 지 

 

☑️ 비지도학습 : 

- 학습에 사용하는 데이터에 특징이 없을 때 (레이블 없이 학습)

- 데이터에 대한 정답(레이블) 없기 때문에 훈련/테스트 데이터로 나누는게 필요하지 않음

- 데이터의 숨겨진 구조/ 패턴 파악

- 군집화, 차원축소

 

☑️ 강화학습 : 

- 보상 시스템으로 학습

- 최적의 액션을 선택