[section_1] 머신러닝(Machine Learning) 이란? / Supervised vs Unsupervised Learning

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머신러닝

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•  명시적 프로그래밍의(Explicit Program)의 제한성 문제점을 해결하기 위함
      - 예 : 이메일 스팸필터, 무인자동차 등 많은 경우의 수가 나올 수 있는 문제를 해결하기 위함
   

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지도학습(Supervised) / 자율학습(Unsupervised) learning

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• Supervised Learning : 테스트 케이스(labeled example, training set)를 통해서 학습시킨다.
      - 예 : 강아지 사진 50장을 통해서 강아지를 구분하게 학습시킨다.
• Unsupervised Learning : 테스트 케이스 없이 학습시킨다.
      - 예 : 뉴스피드, 단어 분류 (여러 주제,단어들 중에서 비슷한 특징을 가진 것끼리 학습시킨다.)
  

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테스트 케이스의 종류

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• Regression : 범위가 있는 경우
      - 예 : 공부 시간에 따른 점수 -> 0~100점이라는 범위가 존재한다.
• Binary Classification : 1 or 0인 값만 존재하는 경우
      - 예 : 공부 시간에 따른 합/불 -> 합격 또는 불합격 두가지 경우만 존재한다.
• Multi-label Classification : 여러 값이 존재하는 경우        
      - 예 : 공부 시간에 따른 등급 -> A,B,C,D,F 등의 정해진 경우의 수가 존재한다.