머신러닝24 Unsupervised Learning (비지도 학습) 이란? Unsupervised Learning(비지도 학습)이란? Unsupervised learning(비지도학습)은 라벨링 되지 않은 데이터를 통해 학습하는 머신러닝 방법입니다. 라벨링 되지 않은 데이터를 사용한다는 점에서 Unsupervised라는 용어를 사용합니다. Unsupervised Learning(비지도학습)은 Supervised Learning(지도학습)과는 다르게 특정 타겟 값을 예측하는 것을 목표로 하는 것이 아니라, 학습데이터 안에서 특정 구조나 관계를 찾아내는 일을 합니다. 주요 쓰이는 곳은 Clustering, Dimensionality Reduction, Anomaly Detection 등이 있습니다. Unsupervised Learning(비지도 학습)의 쓰임새 Unsupervise.. 2023. 1. 28. Supervised Learning (지도 학습) 이란? Supervised Learning (지도 학습) 이란? Supervised Learning (지도 학습) 또는 Supervised Machine Learning은 머신러닝과 인공지능 분야의 한 카테고리입니다. Supervised (지도)라고 불리는 이유는, 이 방법은 라벨링 된 데이터를 기반하여 학습을 하기 때문입니다. 모델은 데이터를 학습하면서 데이터를 가장 잘 나타내는 모델이 되기 위해 계속해서 모델을 수정해 나갑니다. Supervised Leargning (지도 학습)은 실제 여러 가지 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 가장 쉽게 생각할 수 있는 예로는 스팸 메일 필터링 (classification) 하는 것을 생각해 볼 수 있습니다. Supervised Learning (지도 학습)은 어떻게 구.. 2023. 1. 28. 머신러닝 모델의 종류에는 어떤 것들이 있나요? 머신러닝 모델의 종류 머신러닝은 전통적인 프로그램 방식(컴퓨터가 뭘 해야 하는지 rule을 하나하나 지정해줘야 하는 방식)과는 달리, 데이터로 부터 학습하여 일일이 무슨 일을 해야 하는지 지정해주지 않아도 특정 작업을 수행할 수 있는 모델입니다. 이번 포스트에서는 다양한 머신러닝 모델들 중에서 공통적으로 많이 쓰이는 대표적인 모델의 종류에 대해 소개해볼 예정입니다. 크게는 Supervised Learning (지도학습), Unsupervised Learning (비지도 학습), Reinforcement Learning (강화학습)으로 나뉩니다. 딥러닝의 경우 크게 생각하면 머신러닝 안에 있지만, 여기서는 딥러닝 모델은 제외하고 향후 별도로 포스팅해 보도록 하겠습니다. 또한 머신러닝의 개별 종류마다 자세한.. 2023. 1. 28. 머신러닝 소개 : 머신러닝 분야의 매력, 활용 사례, 공부 방법 머신러닝 소개 (Introduction to Machine Learning) 머신러닝은 컴퓨터가 룰(rule) 베이스로 프로그래밍되지 않고, 데이터를 통해 학습하고 예측할 수 있도록 해주는 인공지능(AI)의 일종입니다. 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델을 다루는 컴퓨터 공학의 한 분야이기도 합니다. 인터넷이 사용 가능해진 이례로 이용 가능한 데이터의 양이 꾸준하게 증가함에 따라, 머신러닝은 최근 몇 년 동안 인기 있고 흥미로운 분야가 되었습니다. 머신러닝은 왜 재미있고 인기가 많은 분야일까요? 머신러닝이 인기 있고 흥미로운 주요 이유 중 하나는 기계가 자동으로 학습하고 경험을 통해 향상시키는 능력 때문입니다. 이를 통해 컴퓨터는 사람의 개입 없이 특정 작업을 자동화하고 성.. 2023. 1. 27. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
