Machine Learning 이란?

기계를 학습시켜 정답을 맞히게 하는 프로그램 software 입니다.

프로그램은 학습을 해야 합니다.
이때 학습하는 방법에 따라 2가지로 나뉘게 됩니다.

이미 label 된 자료를 가지고 학습하는 것을 Supervised Learning 이라고 합니다.

시험 성적을 예측하는 시스템을 만든다고 한다고 가정해 봅니다. (결과: 성적)

이때 training data는 x값 시험 점수, y값 시험 성적으로 구성되어 있습니다. ( 시험성적 = label 된 자료 )

Supervised Learning 도 결과에 따라 두 가지로 나눠볼 수 있습니다. ( 1. Regression, 2. Classification )

시험 성적을 예측하는 시스템을 만든다고 한다고 가정해 봅니다. (결과: 성적)

(1) 첫 번째 경우입니다.
성적의 범위는 0 ~ 100까지 굉장히 넓고 연속적인 값을 갖습니다.
이러한 예측을 하는 것을 Regression이라고 합니다.

(2) 두 번째 경우입니다.

결과를 pass, nonpass 두 가지로 나눠봅니다.

연속적인 값이 아닌 두 가지 경우로 예측하는 것을 Classification(분류) 이라고 합니다.

(3) 세 번째 경우입니다.

이번에는 A, B, C, D, E, F 의 학점을 줍니다.

연속적인 값도 아니며, 여러 개 중 하나를 고르는 것 이기 때문에 Multi-Label Classification (분류) 라고 합니다.