지도학습 , 비지도 학습

지도 학습(Supervised) :

정답이 주어진 데이터를 이용하여 학습한 후 테스트 데이터에 대한 미래 결과 예측

• 회귀 (Regression)
• 분류 (Classification)

비지도 학습(Unsupervised) :

학습할 데이터에 정답은 없고 입력 값만 있으며, 입력값 자체의 특성과 분포를 파악해서 그룹화 하는 군집화(Clustering)등에 주로 쓰임

• 군집화 (Clustering)

Supervised Learning(지도학습) :

지도 학습은 학습 결과를 바탕으로 미래에 무엇을 예측하느냐에 따라 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 나눌 수 있다.

• Regression : 트레이닝 데이터로 학습하여 연속적인 값을 예측 (continuous Value) 값을 가지고 있음

• Classification : 회귀 데이터와 동일 하지만 정답 부분은 연속적인 값이 아닌 Fail, Pass 또는 Low, Medium, High 등의 이산적인 값(Discrete Value)만을 가짐

Unsupervised Learning(비지도 학습) :

비지도 학습은 학습 데이터에 정답은 없고 입력 값만 있음. 주로 군집화(Clustering) 알고리즘을 이용하여 뉴스를 주제별로 묶어 주거나 고객의 구매이력을 바탕으로 상품을 추천해주는 시스템 등에 쓰인다.

• 분류는 입력관계를 나타내는 임의의 직선을 찾아 데이터를 상하좌우로 분류
• 군집화는 데이터의 특성만을 파악해 범위를 알아내고 그룹화