TIL_Machine Learning

Algorithm(알고리즘)

수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 관련 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것. 즉, 어떤 문제를 풀기 위해 공식을 만든 것이라고 보면 됨.

 

Machine Learning > Deep Learning

Machine Learning의 범위 안에 Deep Learning이 포함되어 있다.

 

Machine Learning

Regression(회귀)

나이의 값처럼 출력값이 연속적인 소수점으로 예측하게 하도록 푸는 방법

 

Classification(분류)

출력값이 딱 떨어짐. Binary class(0과 1로 나뉨)처럼 0 또는 1로만 출력값이 나옴. 여기서 class는 Bionary Classification 뿐만 아니라 여러 개의 class로 나누는 방법인 Multi class classification도 있다.

 

 Machine Learning의 학습 방법

1. Supervised Learning

정답을 알려주면서 학습시키는 방법, 위의 Regression과 Classification 방법이 대표적인 Supervised Learning에 속한다.

많은 data가 필요함. 입력값에 정답을 하나씩 입력해주는 Labeling 과정이 필요할 수도 있다.

 

2. Unsupervised Learning

Grouping Algorithm의 성격을 띄고 있음. Label이 없는 data를 가지고 문제를 풀어야 할 때 사용할 수 있다. 즉, 컴퓨터가 알아서 비슷한 것끼리 분류한다.

 

3. Reinforcement Learning

주어진 data가 없이 실행과 오류를 반복하면서 학습하는 방법. 알파고가 이 방법을 사용했음.