[인공지능] 지도 학습

지도 학습

컴퓨터는 "교사"에 의해 주어진 예제와 정답을 제공받습니다.
지도 학습의 목표는 입력을 출력에 맵핑하는 일반적인 규칙(함수,패턴)을 학습하는 것입니다.

지도 학습의 종류

지도 학습의 종류는 2가지로 회귀와 분류가 있습니다.

회귀란?
주어진 입력-출력 쌍을 학습한 후에 새로운 입력값이 들어왔을 때, 합리적인 출력값을 예측하는것 입니다.
즉, 회귀는 입력(x)과 출력(y)이 주어질 때, 입력에서 출력으로의 매핑 함수를 학습하는 것이라고 할 수 있습니다.

분류란?
앞에 나왔던 식 y=f(x)에서 출력 y가 이산적인 경우에 이것을 분류 문제라고 부릅니다.
분류에서는 입력을 2개 이상의 클래스로 나누는것입니다.
분류를 수행하기 위한 일반적인 알고리즘에는 신경망,KNN,SVM,의사 결정 트리 등이 포함됩니다.