728x90 ML8 [ML] 머신 러닝 유형 머신 러닝은 크게 3가지의 기준으로 분류를 할 수 있습니다. 각 기준에 따라 머신 러닝의 특징을 붙일 수 있습니다. 1. Supervision 유형 기준2. 실시간으로 새롭게 들어오는 데이터 접근 방식3. 모델의 추론 방식 1) Training Supervision학습 과정에서 머신 러닝 시스템이 어떻게 관리되는지에 따라 다르게 구분할 수 있습니다. - Supervised Learning (지도학습)알고리즘에 문제와 정답(라벨)을 모두 제공하는 것은 지도학습에 속하게 됩니다. 지도학습을 사용하는 대표적인 경우는 1) 어떠한 카테고리에 속하는지를 결정하는 classification 문제와, 2) 주어진 특징(features)들을 바탕으로 값을 추론해내는 regression 문제가 있습니다. * 값을 기.. 2024. 7. 23. [ML] 머신 러닝 소개 머신러닝 정의Machine learning is the science (and art) of programming computers so they can learn from data.머신 러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있게 만드는 것입니다. 머신 러닝을 활용한 대표적인 예시로 스팸 필터가 있습니다.스팸 필터를 만약 머신러닝 없이 하드코딩한다면 스팸에 자주 나오는 단어들을 찾아보고 규칙을 정의해서 필터링하게 해야 합니다. 이 경우에는 만약 스팸에 기존의 스팸 메일에 자주 나왔던 키워드들이 변형되면(스팸 메일을 보내는 사람이 규칙을 알아채거나, 사용되는 단어의 트렌드가 바뀔 수도 있기 때문), 규칙을 일일이 업데이트해야 되기 때문에 비효율적이고 어렵습니다 하지만 머신 러닝은 스스로 데이터를 보고 학.. 2024. 7. 21. 이전 1 2 다음 반응형