Machine Learning

지도학습과 비지도학습을 구분하고, 지도학습은 분류와 회귀로 나뉜다

머신러닝적인 통계 접근과 통계학적인 통계 접근은 다르다!

‘Machine Learning’의 큰 틀

Agenda

1. Artificial Intelligence: AI는 무엇인가

• 인공지능을 만드는 것의 의미

1. Machine Learning(Gradient Descent): 학습 원리

• 학습을 시키는 “머신”이 무엇인가?
• Gradient Descent: 경사하강법

1. Model Validation

• 모델 검증: 모델이 실제로 사용하기에 적합한지 평가
• 잘 될것인지를 확인하여 “잘 될건지”(미래) 파악하는 것

머신러닝으로 할 수 있는 것은 기본적으로 두가지 (지도학습 - 분류와 회귀): 숫자나 범주를 예측하는 것

1. Regression Analysis: 연속적인 숫자를 예측하는 것
2. Logistic Regression: 분류(범주, category). 범주예측

결정트리

1. Decision Tree
2. Random Forest(Ensemble)

비지도학습 알고리즘

1. K-means Clustering
2. Association Rules