개발바닥

머신러닝에는 여러 가지 종류가 있지만, 크게 세가지로 나눌 수 있다. 종류 설명 교사 학습 데이터와 함게 답을 입력 다른 데이터의 답을 예측 비교사 학습 데이터는 입력하지만 답은 입력하지 않는다. 다른 데이터의 규칙성을 찾는다. 강화 학습 부분적으로 답을 입력 데이터를 기반으로 최적의 답을 찾는다. 교사 학습(Supervised learning)이란? 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습의 한 방법이다. 데이터와 답을 함께 줘서 학습시켜 머신러닝 모델을 구축하면 새로운 데이터를 줬을때 답을 예측할 수 있다. 비교사 학습(Unsupervised learning)이란? 최종적으로 내야하는 답이 정해져 있지 않다는 것이 교사 학습과 다른 부분이다. 사람 없이 컴퓨터가 스스로 답이 정해져 ..

머신러닝(Machine learning)이란? 인간의 뇌가 자연스럽게 수행하는 "학습"이라는 능력을 컴퓨터로 구현하는 방법입니다. 학습을 위한 데이터를 입력으로 넣어 분석을 시킨 후 입력 받은 데이터에서 일정한 규칙을 찾아냅니다. 그리고 찾아낸 규칙을 기반으로 다른 데이터를 분류하거나 미처 몰랐던 데이터를 발견합니다. 머신러닝에서는 벡터라는 것이 굉장히 중요하다. (벡터란 공간에서 크기와 방향을 가진 것을 의미합니다.) 머신러닝을 하려면 데이터가 어떤 특징을 가지고 있는지 찾고 벡터로 만들어야 하는데 이와 같은 변환 처리를 "특징 추출"이라고 한다. 머신러닝에서는 학습을 기반으로 분류 등을 하는 시스템을 "학습 기계"라고 부르는데, "분류/식별기(classifier)", "학습"(learner)"라고 부..