[ML] 머신러닝의 개념

💡머신러닝이란? 

: 데이터를 이용하여 학습하여 예측하며 수학적 알고리즘을 이용한다.

 

💡머신러닝의 종류는?

1. supervised (지도학습) - 입력과 대응되는 정답값을 같이 주어 학습한다.

2. unsupervised (비지도학습) - 입력만 주어 학습한다.

         + 비지도 학습의 단점? 잘 분류되었는 지 인간이 다시 체크를 해야한다. (=mission critical)

 

• 지도 학습

- 결과를 보고 판단 가능하다.

1. 회귀 - 정답의 형태가 연속적인 숫자값이다 -> continuous한 값 => 절대적인 값 
2. 분류 - 정답의 형태가 discrete하게 있다. => 상대적인 값