Supervised learning vs Unsupervised learning 지도학습 vs 비지도학습 지난 시간 머신러닝 알고리즘은 크게 4가지가 있고, 이 중 메인은 Supervised Learning(지도학습)과 Unsupervised Learning(비지도 학습)이라고 했다. 쉽게 생각하면 기계를 어떤 알고리즘으로 교육을 시키는가? 를 의미한다. 둘의 차이점을 시각화 한 그래프다. 지도학습은 라벨링된(명시적으로 구분되어 있는) 데이터를 학습하도록 하는 반면, 비지도학습은 아무 라벨링이 없거나, 모두 같은 라벨링 된 즉, 구분되지 않은 데이터를 던져주고 스스로 학습하여 Structure을 찾도록 한다. 자 그럼 비지도학습 알고리즘이 어떻게 Structure을 찾는가? 가장 대표적인 방법은 Clus..

이 카테고리는 Standford Univ. Andrew Ng 교수님의 Machine-Learning 강의를 듣고 개인 복습을 위해 작성한 포스트 입니다. 0-1. 머신러닝 사례 넷플릭스의 영화추천, 에이블리의 유사상품 추천, 이세돌과 대결한 알파고, 로봇 상담사 챗봇, 사물 감별기능, 스팸메일 자동분류, . . . 위의 예시들에 대해 들어본 적이 없거나 한번이라도 사용해보지 않은 사람이 있는가? 위의 예시들은 모두 머신러닝이 활용된 사례이며 머신러닝은 더이상 인간과 뗄레야 뗄 수 없는 수준까지 인간의 삶에 녹아들었다. 0-2. 머신러닝 정의 다음은 한 학자가 Machine Learning을 정리한 문장이다. Learn from experience E with respect to some task T an..