Supervised Learning (지도학습)은 예측하는 값의 유형에 따라 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 1. Regression Analysis (회귀 분석) 회귀분석(Regression Analysis)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다. 예를 들어, 공부 시간에 따른 시험 점수를 예측하는 모델은 0~100점 사이의 연속형 변수를 측정하는 회귀분석(Regression Analysis)이다. 2. Binary Classification (이진 분류) 이진 분류(Binary Classification)는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 두 그룹으로 분류하는 방법이다. 예를 들어, 공부 시간에 따른 시험 합격, 불합격 결과를 예측하는 모델..
supervised learning
※ 김성민 교수님의 모두를위한딥러닝 강좌를 바탕으로 작성합니다. 강의 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=1 1. Machine Learning 이 왜 필요한가? 기존의 프로그램들은 A → B, C → D 와 같이 모든 경우의 상황에서 적용가능하도록 프로그래밍되었다. 이러한 Rule based 프로그래밍을 explicit programming이라고 한다. 하지만 explicit program으로는 너무 많은 규칙이 존재하는 Spam filter나 Automatic Driving 등의 프로그램을 설계할 때는 한계가 있다. 예를 들어 예외적인 내용의 스팸 메일이 오면 어떻게 ..
