Machine learning 1-16~18
출처 : https://www.youtube.com/watch?v=hnc1DGz9UCU&list=PLuHgQVnccGMDy5oF7G5WYxLF3NCYhB9H9&index=16
이번 영상은 지도 학습에 대해서 자세히 학습하는 영상이였다.
지도학습은 역사와 비슷하다. 지도학습은 과거의 데이터를 학습해서 결과를 예측하는데 주로 사용된다.
지도학습은 분류와 회귀로 나뉜다. 숫자를 예측하고 싶다면 회귀를 이용한다.
회귀의 사례 볼 수 있는 곳 : https://bit.ly/ml1-regression-list
다음은 지도학습의 분류이다. 분류는 추측하고자 하는 결과가 이름, 문자라면 분류를 이용하면 된다.
마지막 최종 정리하는 부분에 "가지고 있는 데이터에 독립변수와 종속변수가 있고, 종속변수가 이름일 때 분류를 이용하면 된다.// "가지고 있는 데이터에 독립변수와 종속변수가 있고 종속변수가 숫자일 경우 회귀를 이용하면됩니다.
Machine learning 1-19~21
이제 부터는 비지도 학습(unsupervised learning)에 대해서 배웠다. 비지도 학습에는 3가지로 나눌수 있습니다. 첫번째로는 군집화(clustering) 두번째로는 변환(transform) 세번째로는 연관(association)이다.
우선 군집화(관측치를 그룹힝해주는 것)는 비슷한 것들을 찾아서 그룹을 만드는 것이다. 그리고 지도 학습의 분류는 그 그룹을 나눈것 들을 다시 나누는 것이 분류이다. 꼭 이해하자.
연관은 특성을 그룹힝 해주는 것이다.
Machine learning 1-22~24
이제 마지막으로 강화 학습을 배웠는데 지도학습과 강화 학습을 비교하면서 알려 주셨다.
지도학습은 = 배움을 통해서
강화학습은 = 경험을 통해서
강화 학습의 사례 : https://bit.ly/ml1-reinforcement-list
출처 : https://www.youtube.com/watch?v=9HnAVKPk_bg&list=PLuHgQVnccGMDy5oF7G5WYxLF3NCYhB9H9&index=23
위 지도는 만능은 아니지만 이해를 하기 좋다. 그래서 사진을 넣었다.
출처
