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준지도 학습2

[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] 머신러닝과 생태계 이해 머신러닝의 개념 머신러닝은 일반적으로, 애플리케이션을 수정하지 않고도 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 알고리즘 기법을 통칭한다. 톰 미첼(Tom Mitchell)은 머신러닝에 대해"어떤 작업 T에 대한 컴퓨터 프로그램의 성능을 P로 측정했을 때 경험 E로 인해 성능이 향상됐다면, 이 컴퓨터 프로그램은 작업 T와 성능 측정 P에 대해 경험 E로 학습한 것이다"라고 했다.훈련 세트: 시스템이 학습하는 데 사용하는 샘플훈련 사례(샘플): 각각의 훈련 데이터모델: 머신러닝 시스템에서 학습하고 예측을 만드는 부분 (예. 신경망, 랜덤 포레스트 등)업무적으로 복잡한 조건/규칙들이 다양한 형태로 결합하고 시시각각 변하면서 도저히 소프트웨어 코드로 로직을 구성하여 이들을 관통하는 일정한 패턴을 찾기 .. 2024. 5. 17.
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