# Supervised Learning
Deep-learning 학습방법 5가지 분류(Semi-supervised learning, Unsupervised learning, Self-supervised learning, Weakly-supervised Learning, Supervised Learning)
Semi-supervised learning, Unsupervised learning, Self-supervised learning, Weakly-supervised Learning, Supervised Learning의 정의
[Supervised Learning] K-Nearest Neighbour Algorithm (K-NN)
K-Nearest Neighbours(K-NN) 알고리즘은 머신러닝 분야에서 사용되는 학습 알고리즘 중 하나입니다. k-NN은 classification 혹은 regression 문제를 해결하는데 사용될 수 있습니다. 다음과 같이 파란색 네모, 빨간색 세모가 map에
Low-labeled Learning / Supervised Learning / Unsupervised Learning
딥러닝에서는 X -> Y 를 위한 Function 을 학습 하지만 annotation of data 는 비용이 든다 (시간, 비용) 따라서, 딥러닝에서는 라벨링이 되지 않은 데이터를 고려하고자 하는 니즈가 높아짐. (unlabeled data 를 가져오는게 더 쉬움)
3-1. Classification
Advanced Mathematics for AI (Week 3) #ArtificialIntelligence #MachineLearning #Classification
Inductive & Transductive Learning 차이점
Inductive Learning을 직역하면 귀납적 학습, Transductive Learning은 ... 직역조차 애매하다.단어만 보고 그 개념을 유추하기 어려운 이 두 단어는 아마 영어 원서로 된 책이나 자료로 머신 러닝을 공부하다보면 자주 보았을 것이다. 하지만
선형 회귀의 잠재적 문제
선형회귀모델을 다은과 같은 특정 자료에 적합할 때 많은 문제가 발생한다.1\. 반응변수-설명변수 상관관계의 비선형성2\. 오차항들의 상관성3\. 오차항의 상수가 아닌 분산4\. 이상치5\. 레버리지가 높은(영향력이 큰) 관측치6\. 공선성선형회귀모델의 기본 가정은 반응
[1주차] Supervised VS Unsupervised Learning
모든 내용은 앤드루 응 교수님의 강의를 듣고 필자가 정리를 위해서 작성하는 것입니다. 오류가 있을 경우 댓글로 알려주세요.What is Machine Learning?Supervised LearningUnsupervised LearningRecommenders Syst
Machine Learning의 Task
machine learning은 여러가지 종류의 task가 있지만 오늘은 clasiffication, clustering, regression 3가지의 task에 대해서 정의와 차이를 간략하게 서술해 보겠다.
Machine Learning의 구분
supervised learning(지도학습) unsupervised learning(비지도학습) reinforcement learning(강화학습)
Supervised Learning - 6
해당 시리즈는 LG에서 지원하는 LG Aimers의 교육 내용을 정리한 것으로, 모든 출처는 https://www.lgaimers.ai/ 입니다.
Supervised Learning - 5
해당 시리즈는 LG에서 지원하는 LG Aimers의 교육 내용을 정리한 것으로, 모든 출처는 https://www.lgaimers.ai/ 입니다.
Supervised Learning - 4
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Supervised Learning - 2
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Supervised Learning - 1
해당 시리즈는 LG에서 지원하는 LG Aimers의 교육 내용을 정리한 것으로, 모든 출처는 https://www.lgaimers.ai/입니다.
Supervised Learning
컴퓨터에게 입력과 출력을 주고, 입출력 간 관계를 학습하여 새로운 입력에 대해 적절한 출력을 내도록 하는 기계학습의 한 분야Input : feature(vector)Output : label
지도 학습 (Supervised Learning)
훈련 데이터에 레이블(label)이라는 답 포함 레이블 대신에 타깃(target)이란 표현도 사용된다.분류(classfication) 데이터의 특성을 사용하여 분류예제: 소속 정보, 특정 단어 포함 여부 등을 판단하여 스팸메일(레이블, 타깃)로 분류.회귀(regres
[CS229 복습노트 - 1] Machine Learning Intro, Supervised Learning, Unsupervised Learning
시리즈의 첫 글이기에 서론을 좀 적어두겠다. 진로에 대해 수많은 고민을 했었고, 다시 결국엔 Machine Learning이라는 학문으로 돌아온 만큼, 늦은 만큼, 더 열심히 시작할 계획이다. Machine Learning을 다시 처음부터 시작한다는 마음으로, And