기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명

모두를 위한 딥러닝 강의 시즌1을 듣고 복습한 내용입니다.

 

Explicit programming의 한계

- 스팸 필터링

- 자율 주행

 

위와 같은 기술들은 explicit programming(프로그래머가 일일히 어떻게 작동하는지 지정해주는 것)으로는 한계가 있음

-> 머신 러닝을 생각해냄

 

1. Supervised learning

레이블된 데이터(라벨링 사람이 함)로 학습

 

- 이메일 스펨 필터링

- 이미지 라벨링

- 시험 점수 예측 등..

 

2. Unsupervised learning

- 구글 뉴스 그룹핑

- 비슷한 단어 모으기(Word clustering)

 

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Types of supervised learning

1. Regression

- 시험 점수 예측 0~100점

 

2. Binary classification

- Pass/non-pass 예측

 

3. Multi-label classification

- 학점 예측(A, B, C...)