"지도학습 (Supervised Learning)"
: 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것
- 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습의 한 방법
- 훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며,
각각의 벡터에 대해 원하는 결과가 무엇인지 표시되어 있음 - 입력 값(X data)이 주어지면 입력값에 대한 Label(Y data)를 주어 학습
< 종류 >
① 분류 (Classification)
: 주어진 입력 벡터가 어떤 종류의 값인지 표식하는 것
- 주어진 데이터를 정해진 카테고리(라벨)에 따라 분류하는 문제
- darknet의 YOLO, network architecture는 GoodLeNet for image classification을 이용하여 이미지를 분류
② 회귀분석 (Regression)
: 유추된 함수 중 연속적인 값을 출력하는 것
- 어떤 데이터들의 Feature를 기준으로, 연속된 값(그래프)을 예측하는 문제로 주로 어떤 패턴이나 트렌드, 경향을 예측할 때 사용
- 분류 처럼 1, 0로 딱 떨어지는 것이 아니고 어떤 수나 실수로 예측될 수 있음
< 관련 용어 >
- "feature" : 데이터의 값을 잘 예측하기 위한 데이터의 특징
[인공지능] 지도학습, 비지도학습, 강화학습
머신러닝의 학습 방법은 크게 3가지로 분류됩니다. 지도학습 비지도학습 강화학습 ● 지도학습(Supervised Learning) 지도 학습은 말 그대로 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것입
ebbnflow.tistory.com
지도 학습 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
ko.wikipedia.org
