지도학습(Supervised Learning)

지도학습(Supervised Learning)

• 학습데이터베이스(훈련세트) = (특징, 레이블) 쌀

 

레이블[Label, 정답(ground truth)또는 타깃(target)이라고도 한다]

• 스팸/스팸 아님 --> 이진분류(binary classification)
• 개/고양이/새 --> 다중분류(multiclass classification)

 

클래스(class) : Label의 범주

• 스팸/스팸아님
• 개/고양이/새

 

특징[feature, 속성(attribute)]

 

분류(classification) / 회기(regression) 문제

• 문서 내 문자들 --> 스팸/스팸아님 : classification(분류)
• 영상의 픽셀들 --> 개/고양이/새 : classification(분류)
• 주행거리, 연식, 브랜드 --> 중고차 가격 : 회기(Regression)

 

 

대표적인 지도(Supervised) 학습 알고리즘

• k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors)
• 선형 회귀(Linear Regression) - 회귀 알고리즘
• 로지스틱 회귀(Logistic Regression) - 분류 알고리즘
• 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SWM)
• 결정 트리(Decision Tree), 앙상블 학습(Ensemble Learning)
• 신경망(Neural Network), 딥러닝(Deep Learning) : 지도/비지도/강화