머신러닝 기초
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ML & DL/개념정리
머신러닝 `머신러닝`: 컴퓨터가 주어진 입력값 X와 결과값 Y 사이의 관계를 찾아내는, 모델링하는 것을 의미한다. Supervised learning(지도학습) : 입력데이터 x와 정답데이터 y가 학습에 함께 사용되는 방법. -> classification: 주어진 데이터 x를 몇 가지 종류로 나누는 방법 -> regression: 주어진 데이터 x와 그에 대한 정답값 y사이의 관계를 찾는 방법. Unsupervised learning(비지도 학습) : 입력데이터만 학습에 사용되는 방법론(정답 데이터 y가 주어지지 않음) -> clustering: 주어진 데이터 x를 몇 가지 그룹으로 나누는 방법 -> dimensionality reduction: 주어진 데이터 x의 중요한 정보를 뽑아내는 방법 Rein..