Coursera - Machine Learning week.1
머신 러닝이란 무엇인가? Machine Learning은 컴퓨터에게 사람이 직접 명시적으로 Logic을 지시하지 않아도 데이터를 통해 컴퓨터가 ‘학습’을 하고 그것을 사용해 컴퓨터가 자동으로 문제를 해결하도록하는 것을 의미한다. 예를 들어, 체스 게임을 하는데 E = 체스 게임을 한 많은 경험 T = 체스 게임하는 체커의 일 P = 다음 게임에서 프로그램이 이길 확률 지도 학습 지도학습은 데이터가 주어지고 이미 우리는 결과가 무엇이 나올지 아는 상황에서 이루어진다. 지도학습에서 회귀 분석과 분류로 나누어지는데 회귀 분석에서 우리는 연속적인 결과에 대해 추측한다. 분류에서 우리는 별개의 결과데 대해 추측한다. 예를 들어, 부동산 시장에 집의 크기에 대한 데이터가 주어졌을 때, 가격을 예측하는것은 회귀 분석이다. 여기서 결과값을 요구한 가격보다 높거나 낮은 가격으로 집을 판다라고 두면 분류가 되는 것이다. 비지도 학습 결과값이 어떻게 나올지에 대해 아무 언급이 없이 문제에 접근하는 상황에서 이루어진다. 어떤 변수에 영향을 줄 지 모르는 데이터로부터 구조를 얻는다. 데이터의 변수끼리 관계를 기반으로 한 데이터를 클러스터링함으로서 구조를 얻는다. 비지도 학습은 예측 결과에 아무런 피드백 또한 없다.
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