170214(수) - 01. 기본적인 용어와 개념 설명

01. 기본적인 용어와 개념 설명

https://www.youtube.com/watch?v=qPMeuL2LIqY

머신러닝은 "explicit programming"의 한계를 극복해준다.

- ex) 스팸 필터, 무인운전

Learning

- supervised

그룹핑 해준 데이터를 가지고 러닝하는 방식

training data set

일정한 값들 중에서 원하는 Y값을 제시하는 set

ex) X (3, 6, 9), Y (3)

종류(결과에 따른)

regression

넓은 범위에서 결과값 예상

binary clssification

범위를 좁혀 2가지로 예측

multi-label classification

여러가지 결과값 중에서 하나 예측

- unsupervised

un-labeled data

데이터를 가지고 스스로 러닝