MRP-311: 파이썬 지도학습 비지도학습 개념

인공지능 개요

1. 인공지능 머신러닝 딥러닝 차이점
2. 지도학습 (supervised learning) 개요
3. 회귀 (regression) / 분류 (classification) 개요
4. 비지도학습 (unsupervised learning) 개요

 

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인공지능(Artificial lintelligence)
 사람의 학습능력, 추론능력 등을 컴퓨터를 통해 구현하는 포괄적인 내용(원론적인부분)

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머신러닝(Machine learning)
데이터를 이용하여 데이터 특성과 패턴을 학습(코딩된 모델생성)하여, 데이터가 주어졌을때 결과(값, 분포)를 예측하는 것 
  #. 데이터 마이닝: 데이터간의 상관관계나 속성을 차는 것이 목적으로 머신러닝과는 다르다

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딥러닝(Deep learning)
머신러닝의 한분야로 신경망(레이어형태로 계층을두고) 학습[데이터를 이용하여 데이터 특성과 패턴을 학습(코딩된 모델생성)하여, 데이터가 주어졌을때 결과(값, 분포)를 예측하는 것] 하는 알고리즘(모델들)의 집합

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머신런닝의 분류 : 블러그내 참조 

j4zlap.tistory.com/12?category=887261

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지도학습
입력값, 정답을 포함하는 Training Data를 이용하여 학습하고, 학습화된 모델을 통해 데이터가 주어졌을때 값을 예측하는 방법

회귀(Regression)은 Training Data를 이용하여 연속적인 (숫자)값을 예측하는 것들을 말하는데, 집의 평수와 가격, 공부시간과 시험성적 등의 관계규명에 이용되고,

분류(Classification)은 Training Data를 이용하여 주어진 입력값이 어떤 종류의 값인지 구별하는 것을 지칭함

 

비지도 학습
비지도학습은 트레이닝데이터에 정답은 없고 입력데이터만 있기 때문에 입력에 대한 정답을 찾는 것이 아니라. 입력 데이터의 패턴. 특성을 학습을 통해 발견하는 방법을 말한다.

보통 데이터군집(Clustering) 알고리즘을 이용한 뉴스 그룹핑, 온라인몰의 상품 추천 등이 있다.