[머신러닝] 지도학습(Supervised)과 비지도학습(Unsupervised)

[학습 자료] [머신러닝 강의 12] 머신러닝 지도학습 비지도학습 개요

https://www.youtube.com/watch?v=KDrys0OnVho&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=12&ab_channel=NeoWizard

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머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 구분된다.

 

 

지도 학습(Supervised)

 지도학습은 입력 값과 정답을 포함하는 training data를 이용해 학습한다. 학습된 결과를 바탕으로 미지의 데이터에 대한 값을 예측한다.

 이러한 지도학습은 다시 '회귀'와 '분류'로 나뉜다.

 

회귀 | training data를 이용하여 연속적인 값을 예측

분류 | training data를 이용하여 주어진 입력값이 어떤 종류의 값인지 구별

 

 회귀의 예시로는, 공부시간과 시험성적을 기재한 데이터를 통해 n시간 공부할 경우의 시험 성적을 예측하는 프로그램이 있다.

분류의 예시로는, 특정 시험성적일 때 fail이라면, nn점일 때는 fail인지 pass인지를 구별하는 프로그램이 있다.

 

비지도 학습(Unsupervised)

 비지도 학습은 training data에 정답은 없고, 입력 데이터만 존재한다. 이를 통해 패턴과 특성을 학습을 통해 발견하는 것이다. 비지도 학습은 '군집화'를 할 수 있다.

 

 예시로, 우리가 웹서핑 중 관심있는 상품들을 구경하면, 해당 상품들의 특성을 학습하여 유사한 제품을 추천해줄 수 있는 프로그램이 있다.

 

 

 

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