머신러닝 지도학습 비지도학습

-지도학습 : 어떤 상황에 맞는 답을 주고 그 상황에 맞는 답을 찾아 내는 것이 지도학습이다.

ex) 회기 분석

범주형 (분류) 

수치형 (수치 예측) 수치형 데이터를 label로 사용하는 것은 결과가 어려울 수 있다.

주어진 데이터를 기반으로 패턴을 분석하는 것이 핵심이라 할 수 있다.

학습을 시킬 때 과하게 시키는 것을 하게 된다면 문제가 될 수 있다.

누가 중요한 변량일지 예측을 하는 것이 중요하다.

너무 세밀하게 하는 것도 부정적인 영향을 줄 수 있다. 

 

 

-비지도 학습 : 답이 없는 것을 학습 시키는 것이다. ( 유사성 검사이다. )

유사성 검사에는 수학적인 개념이 많이 들어간다.

 

대량의 주어진 데이터의 패턴, 규칙을 찾아 내어 예측하는 것이다.

비지도학습의 경우 정확도를 정확하게 체크하는 것이 힘들다.

 

강화 학습 : 길을 찾은 후 정답의 방향으로 점점더 가중치를 주고난 후 그쪽 방향으로 이끄는 학습이다.