시카로의 공부방

머신러닝 딥러닝 체계도를 설명하는 글입니다. 머신러닝 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉜다. 데이터나 작업 속성이 무엇인지에 따라 선택해야 할 알고리즘이 달라진다. 지도학습 학습 데이터 선별 및 속성 지정, 학습 내용 제시 등을 사람이 담당 -문제은행을 풀게 하는 것. 패턴을 바탕으로 답을 추론 및 예측 학습용 데이터(입력 변수) -> 학습 결과(출력 변수) 입력 변수와 출력 변수의 관계 함수를 알아내는 것. 캐글 경진대회와 같은 성향 비지도학습 정답이 없는 문제를 제공하면 시스템 스스로 문제를 분석하고 데이터 학습으로 결론 도출 분류되지 않은 데이터를 제공받아, 데이터 기저 고유 패턴을 적용한다. 1. 클러스터링 구조(Clustering Structure) 2. 저차원 다양체 (Low-..