ML_Overview

[Machine Learning 의 범위]

AI(Artificial Learning) > ML(Machine Learning) > Deep Learning

 

[Make decisions]

인간 : 과거의 경험을 바탕으로 3단계

1. Remember: Reflect on past situations that are similar.

2. Formulate: Establish general rules based on these reflections.

3. Predict: Apply these rules to forecast the results of specific actions.

 

기계 : 데이터를 학습하고, 인간 학습의 단계를 모방

1. Remember: Collect, organize, and store vast amounts of datasets.

2. Formulate: Find the best-fitting rule (model) based on the given data.

3. Predict: Use this rule (model) to forecast outcomes from new data.

 

 

 

[Type of Machine Learning Problems]

- Label : 우리가 데이터를 통해 예측하고자 하는 목표

- Presence of label (Label의 유무에 따른 분류)

• Given -> Supervised learning (지도 학습) / 개인지 고양이인지 구분, 개나 고양이의 몸무게 예측

    Label의 종류 (Supervised Learning)

       • Continuous -> Regression (회귀) : 연속된 것 (ex.숫자)예측 / 개나 고양이의 몸무게 예측

       • Categorical -> Classification (분류) : 카테고리 예측 / 개인지 고양이인지 구분, 암 종양 예측

• Not given -> Unsupervised learning (비지도 학습)