회귀(Regression)

키워드

• 지도학습
• 양적인 데이터
• 예측하고자 하는 값이 숫자다.
• 예측 결과가 연속성을 지닌다.
• 손해액, 매출량, 거래량 등을 예측할 수 있다.

알고리즘

회귀 트리, 선형 회귀 등

계산방법

제곱 평균, 제곱 오차의 측정

분류(Classification)

키워드

• 지도학습
• 범주형 데이터
• 예측하고자 하는 타겟값이 범주형 변수인 경우다.
• 예측 결과가 연속성을 지니지 않는다.
• 연속값이 아닌 이산값을 가지고 있다.
• 부도 여부(yes/no), 여신 승인 여부, 동물 분류(dog/cat) 등을 예측할 수 있다.
• 분류의 종류에는 이진분류와 다중분류가 있다.

알고리즘

의사 결정 트리, 로지스틱 회귀 등

계산방법

측정 정확도

범주형 데이터?

쉽게 말해서 이름이다.
고양이와 개를 구분하는 프로그램이라면
(고양이)와 (개)가 범주가 된다.

이산값?

이산값이란, 0과1로 처리할 수 있는 값
연속적이 아닌 단속적인 값을 뜻한다.

이진분류와 다중분류?

이진분류는 예/아니오 같은 양자택일
다중분류는 빨/주/노/초/파/남/보 같은 다자택일

지도학습?

인간인 관여자가 문제에 대한 답을 알고 있고, 인공지능(AI)이 그것을 알아낼 수 있도록 훈련시키고자 할 때 사용한다. 마치 교사의 도움을 받아 알고리즘을 ‘정답’으로 안내하면서 학습시키는 것과 같다. 따라서 아이가 스스로 실험하고 시행착오를 거치며 배우는 비지도 학습 알고리즘과 다르다. 지도 학습 알고리즘을 훈련하려면 입력 세트를 특정 출력과 쌍으로 구성해야 한다.

참고 사이트

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https://davincilabs.ai/wiki/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=7709711&t=board

https://opentutorials.org/module/4916/28942

https://ko.gadget-info.com/difference-between-classification

https://www.appier.com/ko-kr/blog/what-is-supervised-learning