Coding Log

머신러닝이란 무엇인가?

머신러닝의 정의

아서 사무실(Arthur Samuel)
컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야(1959)

톰 미첼(Tom Mitchell)
만약 작업 T에 대해 기준 P로 측정한 성능이 경험 E로 인해 향상되었다면, 그 프로그램은 작업 T에 대해 기준 P의 관점에서 경험 E로부터 "배웠다"라고 말할 수 있다.(1998)

머신러닝 알고리즘의 종류

  • 지도 학습(Supervised Learning)
    • 트레이닝 데이터셋에 라벨링이 되어 있는 경우
    • 각 질문(input)에 대하여 무엇이 정답(output)인지 알고 있는 경우
    • 회귀 모델(Regression)
    • 분류 모델(Classification)

  • 비지도 학습(Unsupervised Learning)
    • 트레이닝 데이터셋만 주어지는 경우
    • 군집 모델(Clustering)
    • 차원 축소(Dimension Reduction)
  • 강화학습(Reinforcement Learning)
    • 트레이닝 데이터셋만 주어지는 경우
    • 각 트레이닝 데이터를 시행할 때마다 잘한 정도를 보상해준다
      • Elevator Scheduling
      • Chess Algorithm
      • Robot Control
  • 추천 시스템(Recommender Systems)
DISQUS 로드 중…
댓글 로드 중…

트랙백을 확인할 수 있습니다

URL을 배껴둬서 트랙백을 보낼 수 있습니다