Machine Learning

data를 기반으로 하기 때문에 항상 값이 다르게 나온다.

What is Machine Learning

Examples

• Database mining
  웹 또는 증강을 통해 생성되는 방대한 데이터
  ex) web click data, 의학 자료, 생물, 공학
• 직접 작성할 수 없는 application
  자율주행 기기, 손글씨 인식, 자연어 처리(Natural Language Processing), CV
• Self-customizing programs
  아마존, 넷플릭스 추천 시스템
• Human learning 이해

Machine Learning definition

• 명시적으로 코드를 작성하지 않고 학습할 수 있는 능력을 부여하는 학문 분야
• 경험(데이터) E와 특정 작업 T, 그리고 성능 측정을 위한 P를 통해 학습
  - E에 따라 학습 방법이 달라진다.
  • T는 regression과 classification이 있다.

Explict 코드의 경우 항상 동일한 결과를 도출하기 때문에 P를 높일 수 없다.

Machine Learning Algorithms

1. Supervised Learning: 지도학습 - 정답 값이 있는 학습 방법
2. Unsupervised Learning: 비지도학습
3. Reinforcement learning, recommender systems 등

Supervised Learning

"Right answers" given
ex) 집값 예측, 암 세포 판별

Unsupervised Learning

ex) 추천 시스템, clustering, social network 분석, 천문학 데이터 분석