Supervised Learning 이란?

Supervised Learning 이란?

Superviesed Learning은 Machine Learning에서 어떤 정확한 값이 주어지는 경우를 이야기한다.

이것은 두 가지로 나눌 수 있는데 하나는 Regression(회귀), 또 다른 하나는 Classfication(분류) 이다.

Regression _ 회귀

Regression은 연속적인 데이터의 값을 출력하여 분석하는 것이다.

한가지 예를 들자면 집 값을 분석하는 경우를 얘기할 수 있는데

집 값은 크기에 따라 정확한 값을 책정되어 있는 데이터들이다.

새로 어떤 집값은 기존에 나와있는 데이터들로부터 비교하여 예측할 수 있다.

Classfication _ 분류

Classification은 어떤 종류의 값인지를 표식하는 것을 얘기한다.

일반적으로는 ~이다 와 ~가 아니다 로 구분할 수 있는 것을 얘기한다.

한가지 예로는 종양의 크기에 따라, 이것이 양성인지 음성인지 구분하는 것을 예로 들 수 있다.

이 경우는 어떤 기준선이 필요하며, 기준에 따른 분류라고 생각하면 쉽다.

Machine Learning 포스팅은

Unsupervised Learning에 대한 간단한 소개를 하고,

Supervised Learning에 쓰이는 여러 개념들과 분석 과정을 설명할 예정이다.