지도학습 (Supervised Learning)

2020/11/29 - [데이터 분석 입문/머신러닝] - 머신러닝(Machine Learning)

머신러닝(Machine Learning)

#1. 지도학습 (Supervised Learning)

- 입력 데이터(x)와 타겟값(y)을 알고 있는 데이터를 학습하여 이들의 관계를 모델링하는 학습 방법
- 새로운 데이터에 대한 타겟값을 예측하는 데에 사용
- y(타겟값) = f(x) (모델 f, 데이터 x)
- 예 ) 개, 고양이를 분류하는 모델 생성과정과 예측 과정

컴퓨터에게 개와 고양이를 분류하는 법을 가르친다
1. 개, 고양이 사진을 표현한 데이터 X = (X1, X2, ... , Xp)
2. 개, 고양이 사진의 클래스 : Y

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학습알고리즘 (Learning Algorithm)
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X            →             Model        →        Ŷ 'dog'
( Y는 '정답'을 의미, Ŷ은 '모델에 의해 예측된 결과'라는 의미 )

 

#2. 지도학습 종류

- Y의 형태에 따라 두 가지로 나뉨
1. 분류 (Classification)
2. 회귀 (Regression)