머신러닝의 기본 개념
1. 머신러닝의 기본 원리 머신러닝(기계학습) : 컴퓨터가 데이터로부터 새로운 규칙/수식을 도출해내는 작업 1. 학습 능력 : 기존의 데이터를 잘 학습하여, 적절한 규칙을 도출해내는 능력 2. 일반화 능력 : 새로운 데이터가 들어왔을 떄, 정확한 값을 예측하여 대응하는 능력 머신러닝의 핵심 3요소 - 데이터 : 데이터를 통해 적절한 수식/규칙을 찾을 수 있도록 이를 깔끔하게 다듬어야 함(특성공학) - 알고리즘 : 데이터의 종류에 따라 적절한 알고리즘을 선택 - 성능 : 컴퓨터의 하드웨어 능력 2. 머신러닝의 종류 1) 지도학습 : 목표변수(Y)와 설명변수(X)간의 관계를 수식화하여, 새로운 설명변수(X)에 대해 목표변수(Y)를 예측하거나 분류하는 학습 기법 - 예측 (Regression), Y 연속형 :..
