기본적인 Machine Learning의 용어와 개념 설명

* Limitations of explicit programming 

- Spam filter : many rules 

- Automatic driving : too many rules  

 

* Machine learning : "Field of sudy that gives 

computers the ability to learn without being 

explicitly programmed"  - Arthur Samuel(1959)

(수많은 조건들을 일일이 프로그램을 하지 않고

프로그램 자체가 데이터를 보고 학습해서 배우는 방식 ) 

 

Supervised/UnSupervised learning

학습하는 방법에 따른 분류)

 

* Supervised learning : 

- learning with labeled examples - training set 

 

* UnSupervised learning

- Google news grouping 

- World clustering 

 

 

Supervised learning 

* Most common problem type in ML

- Image labeling 

이미지 레이블링

 

- Email spam filter 

스팸인지 아닌지 분류된 이메일을 가지고 학습 

 

- Predicting exam score 

이미 시험친 사람이 몇시간을 준비했는데 성직이 얼마 나왔다는 기준으로 학습 

 

Training data set 

이미 답이 주어진 데이터

exam : 알파고가 기존의 기보를 가지고 학습 

 

Types of supervised learning 

* Predicting final exam score based on time spent 

 - regression 

   시험공부에 투자한 시간을 가지고 성적을 예측하는 방식 

 

* Pass/non-pass based on time spent 

 - binary classification

   합격/불합격과 같이 2가지로 나누어 예측하는 경우

 

* Letter grade (A, B, C, E, and F) based on time spent 

- multi-label classification 

   학점과 같이 정해진 등급중에 하나를 예측하는 경우 

 

 

유튭

ML lec 01 - 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명

https://youtu.be/qPMeuL2LIqY