ML(Machine Learning)의 기본

Sung Kim님(김성훈 교수님)의 유튜브를 보고 공부한 AI 입니다. 

Sung Kim님(김성훈 교수님)의 유튜브 주소 : www.youtube.com/channel/UCML9R2ol-l0Ab9OXoNnr7Lw

Sung Kim

ML : 머신러닝은 하나의 프로그램으로써 프로그램 자체가 학습하는 프로그램입니다. 예를 들어 A를 ML에 넣을 경우 학습된 모델에 따라 결과가 B가 나오는 프로그램입니다.

 

ML의 방식에는 2가지 방식이 있습니다. 

Supervised Learning : 정해진 데이터를 이용하는 방식입니다. 이 방식은 학습시킬 데이터셋들을 미리 모아 놓고 그 데이터 셋을 이용해 학습시키는 방식입니다. 주로 사용하는 방식입니다. 

Unsupervised Learning : 정해지지 않은 데이터를 가지고 스스로 학습하는 방식입니다.

 

Training data set : 미리 X에 따른 결과인 Y가 나온다는 데이터들을 모아 놓은 것들을 ML을 통해 학습시켜 모델을 생성합니다. 그러고 나서  어떠한 값 X를 모델에 넣었을때 미리 학습된 결과에 따라 Y의 결과가 나오게 됩니다. 이때 사용한 데이터들을 Data Set이라고 합니다.

 

우리가 주로 사용할 Supervised Learning에는 3가지 Type으로 분류 됩니다. 

1. regression : 값이 여러가지의 경우(0~100)

2. binary classification : 값이 두가지의 경우(P or NP)

3. multi-label classification : 값의 경우가 여러가지 이지만 한정된 경우(A,B,C,D,F)

=> 결과의 수에 따라 달라집니다.