머신러닝 개념 및 종류
머신러닝의 정의 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 알고리즘을 개발하는 연구분야 (아서 사무엘(Arthur L. Samuel, 1959년) 데이터로부터 유용한 규칙, 지식 표현 또는 판단 기준 등을 추출한다는 점에서 데이터 마이닝이나 통계 및 수학적 최적화 문제와 관련이 깊음 ■ 학습(Learning) –인간: 대부분의 사람들은 순식간에 인식 –컴퓨터: 각 숫자를 구분하는 법칙이나 알고리즘을 찾아야 함 (숫자를 나누는 기준 정립) 머신러닝의 종류 █ 지도학습(Supervised Learning) 목표변수(y)의 값이 존재하는 데이터를 학습하는 학습방법 y를 예측하기 위한 모형 도출 대표적 분석 알고리즘: Decision Tree, KNN, Linear Reg..
데이터 분석/머신러닝 알고리즘
2023. 4. 13. 13:08