[모두를 위한 딥러닝] 머신러닝과 Supervised/Unsupervised learing

❓ 머신러닝이란?

• 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘
• 머신러닝을 통해 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지 구분할 수 있도록 훈련

❓ Supervised / Unsupervised learning

• Supervised learning
  • 이미 label이 정해져 있는 데이터(training set)들을 사용하여 학습하는 것
  • 이미 labeling 되어 있는 딸기와 사과를 학습시켜 딸기와 사과가 구분이 가능한 모델을 생성
  • (+) 딸기와 사과가 구분이 가능한 모델을 생성하기 위해 사용한 labeling 된 데이터들을 "Training data set" ㅣ라고 한다.

[출처] https://ai.plainenglish.io/introduction-to-machine-learning-2316e048ade3

• Unsupervised learning
  • label이 주어지지 않은 데이터로 학습하는 것
  • 유사한 뉴스들의 그룹화(뉴스는 라벨링이 되어 있지 않다.)
  • 비슷한 단어들끼리 모음(단어들은 라벨링이 되어 있지 않다.)

❓ Types of supervised learing

• Regression (회귀)
  • 범위가 넓은 구간을 예측하는 학습
  • 예) 공부시간에 따른 시험 점수를 예측하는 프로그램
• Binary classification
  • 둘 중 하나로 분류하는 학습
  • 예) 공부시간에 따른 pass/non-pass 결과를 예측하는 프로그램
• Multi-label classification
  • 다수의 label을 분류하는 학습
  • 예) 공부시간에 따라 시험 등급(A,B,C,D,F)를 예측하는 프로그램

🙋 Regression과 Multi-label classification 의 차이는?

• Regression은 연속적인 범위에서 결과를 도출
• Multi-label classification 은 이산적인 범위에서 결과를 도출