지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)

지도학습(Supervised Learning)

- 입력과 대응하는 출력을 데이터로 제공하고 대응관계의 함수 찾기

- 입력 데이터에 대한 정답(label)이 함께 주어진다.

- 예를 들어, 도형 데이터가 있을 때 어떤 도형이 동그라미인지 아닌지 알고 있다.

- '특징'(예측 변수)과 '목표 변수'가 있다. 특징(features)은 '둥글다.', '꼭짓점이 없다.' 등이 있고 목표변수는(target data) '원이다.', '원이 아니다.' label이 있다.

- 목표는 주어진 feature(입력)에 대해서 target data(출력)가 원인지 원이 아닌지를 예측하는 것이다.

 

- features = predictor variable = independent variable = columns = inputs

- target variable = responce variable = class = dependent variable = output = result

 

- 지도학습은 분류(classification)와 회귀(regression)로 나뉜다.

- 분류 : target이 목록으로 이루어져있다. 

- 회귀 : target이 연속적인 값을 가진다.

 

 

비지도학습(Unsupervised Learning)

- 데이터만 주어진 상태에서 유사한 것들을 서로 묶어 군집을 찾거나 확률분포 표현

- label이없는 데이터를 사용하고 label이없는 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견합니다.

- 예를 들어, 도형 데이터가 있을 때 어떤 도형이 동그라미인지 아닌지 모른다.