01 ML

머신러닝(ML)

- 일종의 소프트웨어, 개발자가 일일이 정하지 않고 데이터를 학습해서 배우는 영역 

- explicit programming의 한계: Spam filter, Automatic driving → too many rules

 

• 학습

Supervised learning: 정해져있는 데이터(training set)갖고 학습

  → Image labeling 

  → Email spam filter: 스팸 label을 갖고 있는 것들을 갖고 학습시킴. 

  → Predicting exam score: 이전에 시험친 사람이 몇 시간 공부했는데 몇점이다 

Supervised learning

                                               label이 달려있는 사진을 갖고 학습을 시킴

                                                 사용되는 데이터 : training data set 

 

 - Supervised learning의 종류: 

    -> regression

    -> binary classification: 특히 두개 중 하나 고르는 것 

    -> multi-label classification: 

- Unsupervised learning: 미리 label을 정하기 어려움. 비슷한 것들끼리 grouping, 데이터들이 스스로 학습된다.