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[머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정
머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(컴퓨터에 먼저 정보를 가르치는 방법.)설명변수와 목적변수 간의 관계성을 표현해내거나 미래 관측을 예측해 내는 것에 초점주로 인식, 분류, 진단, 예측 등의 문제 해결에 적합분석하고자 하는 목적변수의 형태가 수치형인가 범주형인가에 따라 분류와 수치예측 방법으로 다시 나눔로지스틱 회귀, 인공신경망 분석(ANN), 의사결정나무, 서포트 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트, 감성 분석 등 예를 들어, 사진을 주고 "이 사진은 고양이" 라고 알려주는 식이며, 기존 기계학습 알고리즘은 대부분 지도 학습에 기초. ..
2024. 11. 16.
[머신러닝] 군집화 (Clustering)
머신러닝 기반 분석 모형 선정 [머신러닝] 머신러닝 기반 분석 모형 선정머신러닝 기반 분석 모형 선정 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 준지도 학습, 전이 학습 1) 지도 학습: 정답인 레이블(Label)이 포함되어 있는 학습 데이터를 통해 컴퓨터를 학습시키는 방법(puppy-foot-it.tistory.com군집화(Clustering) [군집]군집은 비슷한 샘플을 클러스터 또는 비슷한 샘플의 그룹으로 할당하는 작업으로, 데이터 분석, 고객 분류, 추천 시스템, 검색 엔진, 이미지 분할, 준지도 학습, 차원 축소 등에 사용할 수 있는 도구로서 비지도 학습 방법 중 하나이다. 분류와 마찬가지로 각 샘플은 하나의 그룹에 할당되나, 분류와 달리 군집은 비지도 학습이다.클러스터에 관한 보편적인 정의는..
2024. 10. 25.
