TIL_43 : Machine Learning

🙄 Machine Learning

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➡ Machine Learning이란?

• 기계 학습 : 기계가 학습을 통해 발전
• 경험을 통해서 스스로 업무능력 향상

➡ 학습의 유형

지도 학습 (Supervised learning)

• 답이 있고 이 답을 맞추는게 학습의 목적
• 문제와 답에 대한 데이터 둘 다 주어짐
• 학습을 하기 위한 데이터가 필요
• 학습 데이터의 답을 정해줘야 한다
• 프로그램에게 수많은 문제(데이터)와 그 문제에 대한 답을 가르쳐야 함

분류 (Classfication)

• 몇 가지 옵션 중에 고르는 것
  ex) 스팸 메일 프로그램 : 스팸인지 아닌지 두 옵션 중 선택

회귀 (Regression)

• 결과값이 무수히 많고 연속적
  ex) 아파트 가격 예측

비지도 학습 (Unsupervised learning)

• 답이 없고 이 답을 맞추는게 학습의 목적
• 문제에 대한 데이터만 주어짐

강화 학습

• 학습하기 위한 데이터가 주어지지 않음
• 기계가 스스로 데이터를 만들어 학습
• 알파고에도 쓰인 핵심 개념 중 하나, 다른 토픽에서 다룸

➡ k-NN 알고리즘 (k-Nearest Neighbors Algorithm)

• k-최근접 이웃 알고리즘
• 답을 알고 싶은 데이터에서 가장 가까운 이웃 데이터 k개를 찾아 예측하는 알고리즘
• 데이터가 많을수록, 많은 경험을 할수록 성능이 향상되어 k-NN 알고리즘은 머신 러닝의 한 종류