28. 머신러닝 개요

1) 머신러닝이란?

기계 스스로 데이터를 학습하여 서로 다른 변수 간의 관계를 찾아 나가는 과정

2) 지도 학습 vs 비지도 학습

• 지도 학습 : 정답 데이터를 다른 데이터와 함께 컴퓨터 알고리즘에 입력하는 방식
  ex) 회귀분석, 분류 모형

• 비지도 학습 : 정답 데이터없이 컴퓨터 알고리즘 스스로 데이터로부터 숨은 패턴을 찾아내는 방식
  ex) 군집 분석

3) 머신러닝 프로세스

1. 데이터 정리
2. 데이터 분리 (train data와 test data로 분리)
3. 알고리즘 준비
4. 모형 학습 (train data 이용)
5. 예측 (test data 이용)
6. 모형 평가
7. 모형 활용