📚 지도 학습과 비지도 학습의 차이

✔️ 지도 학습

인공지능에게 문제와 정답을 함께 주고 학습시키는 방식
새로운 데이터가 들어왔을 때 학습한 규칙을 바탕으로 정확한 정답을 예측하는 것
예. 선형 회귀, 랜덤 포레스트...

종류

1. 분류
   데이터가 어떤 범주에 속하는지 맞히는 것

2. 회귀
   연속적인 수치 예측

✔️ 비지도 학습

정답은 주지 않고 데이터만 주며,
데이터 자체의 구조나 특징을 인공지능이 알아서 파악하고 의미 있는 정보로 분류
예. K-평균 군집화, 주성분 분석...

종류

1. 군집화
   비슷한 특징을 가진 데이터끼리 그룹으로 묶음

2. 차원 축소
   데이터의 변수가 너무 많을 때,
   중요한 정보만 남기고 데이터를 압축해서 시각화 및 분석을 쉽게 함

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📚 손실 함수(loss function)란?

인공지능이 모델이 예측한 값과 실제 정답이 얼마나 차이가 나는지를 계산
정답을 맞혔다면 손실 함수 값은 0
정답에서 크게 벗어날수록 값이 커지게 된다
'얼마나 틀리고 있는가'를 명확한 숫자로 알려 주는 지표

사용 목적

인공지능이 학습할 방향을 제시하기 위함
모델이 처음 데이터를 분석할 경우 무지한 상태라, 예측이 들어맞지 않는 경우가 많기 때문에
손실 함수가 정확한 수치를 이용해 알려 주면
해당 오차를 줄이는 방향으로 내부의 수학적 가중치를 수정하게 된다

손실 함수의 결괏값이 최소화되는 지점을 향해 모델을 지속적으로 업데이터해 나가는 과정이라고 할 수 있으며, 이를 최적화라고 칭한다