머신러닝 ( Machine Learning )

*복습*

머신러닝 : 데이터에서 규칙을 찾아내는 것
지도학습 : 문제, 정답을 학습
              문제가 정답을 출력하기 위한 규칙을 찾아냄. 
              분류 : 정답의 종류가 정해져 있음.  
              회귀 : 정답의 종류가 정해져 있지 않음. 정답의 미묘한 차이가 크게 중요하지 않다. 
비지도학습 : 문제만 학습
                 문제가 가지고있는 특징(규칙, 패턴)을 찾음
                 클러스터링(군집) : 문제만 학습시켜서 특징이 비슷한 것끼리 그룹을 지어줌
                 차원축소 : 의미있는 데이터만 남김으로 인한 데이터의 차원을 줄여줌 
강화학습 : 문제와 완벽하지 않은 정답을 학습
              스스로 학습을 통해 정답을 찾음 

 

1. 데이터에서 규칙을 찾아주는 것

 

2. 머신러닝 종류

- 지도학습 : 문제, 정답 ==> 기계가 학습을 통해 규칙을 찾는 방법

- 비지도학습 : 문제 ==> 기계가 학습을 통해 일정한 패턴, 규칙, 특성 찾는 것

- 강화학습 : 문제와 정확하지 않은 답 ==> 기계가 행동을 수정하면서 답을 찾아가는 규칙을 찾아내는 것

- 분류 : 정답이 있고 하나를 예측하는 것

성적 : A ~ F ==> 분류

A, B, C, D, F

- 회귀 : 속성값을 입력하면 실수값을 출력한다.

0 ~ 100 ==> 회귀

0, 90, 100

50.23, 85.24

 

데이터 전처리 해야함!