머신 러닝 개념

머신 러닝 이해하기

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

머신 러닝의 세 가지 유형

$$

1) 강화 학습

2) 지도 학습

3) 비지도 학습

학습 데이터

• 학습 데이터: 학습할 기존 데이터
• 모델 학습: 모델이 학습 데이터에서 구축될 때
  • 나노초에서 몇 주까지 걸릴 수 있습니다

지도 학습 학습 데이터

지도 학습 학습 데이터

지도 학습 학습 데이터

지도 학습 학습 데이터

지도 학습 학습 데이터

학습 후(지도 학습)

학습 후(지도 학습)

학습 후(지도 학습)

지도 학습 vs 비지도 학습

• 지도 학습
  • 학습 데이터는 '레이블이 지정'되어 있습니다
• 비지도 학습
  • 학습 데이터에는 특성만 있습니다
  • 유용한 경우:
    • 이상 탐지
    • 클러스터링(예: 데이터를 그룹으로 나누기)

비지도 학습 학습 데이터

비지도 학습 학습 데이터

학습 후(비지도 학습)

비지도 학습

• 실제로 데이터에 항상 레이블이 있는 것은 아닙니다
  • 일일이 수작업으로 레이블을 지정해야 합니다
  • 레이블은 알 수 없습니다
• 레이블 없음: 모델은 비지도 학습이며 자체 패턴을 찾습니다

연습해봅시다!

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