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모델 기반 학습 1

머신러닝 시스템의 종류( 지도, 비지도, 준지도, 강화, 배치/온라인, 사례/모델기반)

지도학습(supervised learning) 정의 머신러닝을 통해서 프로그램을 만들기 위해서 데이터의 샘플과 레이블(부가정보)을 주어 학습시키는 것을 의미합니다. 레이블을 쉽게 설명하자면 샘플의 부가정보이자 추후 새로운 데이터에서 알아내고 싶은 목표치입니다. 예를 들어 신발 매장에 가면 신발들(샘플)에는 가격표(레이블)가 하나씩 달려있는 것처럼 말이죠. 레이블에는 가격뿐만 아니라 신발의 사이즈, 바코드 등이 적혀있듯이 하나의 샘플에도 여러개의 레이블을 표시할 수 있습니다. 지도학습의 목표는 수많은 샘플&레이블 정보를 머신러닝 모델에 학습시켜 추후, 모델에 새로운 샘플 데이터가 들어왔을 때 레이블 정보를 예측하는 것입니다. 위와 똑같이 신발을 통해서 예시를 들자면 사람(머신러닝 모델)에게 수많은 샘플(신..

Machine Learning 2020.02.15
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