이번시간에는 머신러닝의 유형중 지도학습과 비지도학습 대해서 배워 보도록하겠습니다.

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머신러닝 유형

지도학습	비지도학습
답을 알려주고 학습	알아서 학습하도록 방법을 제시 후 학습
분류	군집화
회귀	차원 축소
추천 시스템	토픽 모델링,문서 군집화
시각/음성 감지/인지

지도학습

• 분류 : 양성/음성 등과 같이 단일 값을 예측하는 것
• 회귀 : 분류와 비슷하고, 연속 값을 예측하는 것
• 추천 시스템 : A를 구매시 패턴을 파악후 B를 제시하는 것

비지도학습

• 군집화(클러스터링) : 여러 데이터를 데이터에 따라 구별하도록 학습
• 차원 축소 : 데이터를 함축된 의미를 찾아 종류를 나누어 학습

마스터 알고리즘책에서의 분류기준

• 기호주의 : 결정 트리 등
• 연결주의 : 신경망/딥러닝
• 유전 알고리즘
• 베이지안 통계
• 유추주의 : KNN,SVM(서포트 백터 머신)

단점

• 데이터에 너무 의존적(안 좋은 데이터로 학습시 안 좋은 모델 추출)
• 학습시에 최적의 결과를 도출하기 위해 수립된 머신러닝 모델은 실제 환경 데이터 적용 시
  *과적합 되기 쉬움
• 복잡한 머신러닝 알고리즘으로 인해 도출된 결과에 대한 논리적인 이해가 어려움(머신러닝은 *블랙박스)
• 데이터만 집어 넣으면 자동으로 최적화 된 결과를 도출 하지 못함(특정 경우 개발자가 만든 코드보다 정확도가 떨어 질 수 있음)
• 끊임 없이 모델을 개선하기 위한 노력이 필요하기 때문에 데이터의 특성을 파악하고 최적의 알고리즘과 파라미터를 구성할 수 있는 능력이 필요

과적합이란
주어진 데이터 기반의 답은 잘 맞추나 새로운 데이터 입력시 예측에 실패하는 것
블랙박스란
결과 도출이 된 이유를 알려주지 않아 알 수 없음

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오늘도 긴 글 읽느라 고생하셨습니다.

😁 power through to the end 😁