More actions
imported>trailblaze No edit summary |
imported>trailblaze No edit summary |
||
| Line 19: | Line 19: | ||
=== Regression === | === Regression === | ||
* 연속적인 | * 치역이 연속적인 값인 경우. | ||
[[File:HousingPrice.png]] | [[File:HousingPrice.png]] | ||
* 예: 집의 평수에 따른 집 값 추론 | |||
=== Classification === | |||
* 치역이 이산적인 값인 경우. | |||
<nowiki>attachment:BreastCancer.png</nowiki> | |||
* 예: 종양의 크기에 해당 종양이 악성인지 판단. | |||
Revision as of 16:37, 3 February 2014
머신 러닝이란?
- 인공지능을 점진적으로 발달시키는 것
- Reinforcement learning, Recommender system이라고도 부른다.
예
- 데이터 마이닝
- 무인으로 적용되는 응용프로그램(무인 헬리콥터, 자연어 처리 등등.)
Tom Mitchell(1998)의 정의
- Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.
- 번역을 하려 했으나, 맛깔나게 번역을 못하겠으므로... :(
머신 러닝의 종류
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
Supervised Learning
- 데이터에 대한 답이 주어진 경우.
Regression
- 치역이 연속적인 값인 경우.
- 예: 집의 평수에 따른 집 값 추론
Classification
- 치역이 이산적인 값인 경우.
attachment:BreastCancer.png
- 예: 종양의 크기에 해당 종양이 악성인지 판단.
