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(07.06) W01_L01_Motivation
성빈느낀점: 머신러닝이 응용되는 분야는 정말 많고 미래에는 점점 더 많아질 것이다. 머신러닝의 방법에는 supervised learning 과 unsupervised learning이 있다. supervised의 경우 예전에 스터디할때 해봤던 regression과 classification이 있다. unsupervised 기법은 전자와 다르게 supervision이 없기때문에 알고리즘 스스로가 판단을 하게되는데 이 과정은 아직 잘 감이 안온다. 근데 잠은 온다. ㅅㄱ
진구 느낀점:
- 믿을 수 없을 만큼 졸리다..
- supervised에서 regression은 continuous에서 어쩌구.. 내가 아는바로는 어느 클래시피케이션이 어떤 어떤 구간으로 값을 예측해서 넣어주는 거라면 리그레션은 특정 값을 찍어주는 것 그런데 어차피 디지털이니까 소수점 내려갈 수 있을만큼 큰(최대) 경우의 수 중 클래시피케이션.
- 예습 안하고 들으면 계속 졸릴 듯.
인생 2회차
성빈(2018.08.24):
머신러닝은 대표적으로 세가지 방법이 있다.
Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning
Supervised는 말하자면 가이드라인 역할을 하는 Supervision이 가미된 기계 학습으로
데이터를 받았을때 분류나 예측을 수행한다. 따라서 이러한 동작을 수행하기 위해서는
그 데이터에 대한 정답이나 평가가 필요한데 이것이 데이터의 label인 것 같다.(label이 supervision?)
Classification은 말그대로 분류 이며 학습된 모델(고추가 하나 불알이 두개 면 남자, 없으면 여자)를 기반으로
들어온 데이터에 대해 어떤 것 인지 분류를 해 주는 것이며
Regression은 이 지역의 땅값이 얼마인데 월세는 얼마더라(label)을 이용해서 땅값이 B 면 월세는 얼마일까?
같은 예측을 수행한다.
Unsupervised는 반대로 Supervision이 없는 상황에서
데이터끼리 그룹을 짓는 동작을 수행한다.( Unsupervised Learning에 대해서는 대충 감만오고 자세히는 모르겠다.)
실무에서는 이렇게 데이터를 군집시키는 동작을 이용해서 Supervised Learning을 할때 데이터를 전처리 하기위해
Unsupervised Learning을 한다고 한다.¥