머신러닝 EP3. 지도학습

지도학습이란 역사와 같다.

이는 원인으로부터 결과를 예측하는 것으로, 과거의 데이터를 사용하여 미지(미래)의 데이터를 예측하는 것이다.

이를 위해서는 여러 조건이 필요한데 이는 아래와 같다.

1. 충분히 많은 데이터가 쌓여 있을 것

2. 데이터는 원인인 독립변수와 결과인 종속변수로 이뤄져 있을 것

이를 가지고 컴퓨터에 학습시키면 '모델'을 생성한다.

이 모델에 원인이 되는 데이터를 입력으로 넣으면 결과를 예측할 수 있게 되는 것이다.

 

이를 통해 공식의 대중화를 이룬 것이다!

 

그럼 이제 지도학습을 이루는 2가지 학습 방법을 알아보자.

회귀

우리가 예측하고 싶은 종속변수의 값이 숫자일 때 회귀라는 방법을 사용한다.

앞서 공부했던 표를 사용했던 예시들이 회귀를 사용하는 방법들이었다.

지금은 교양의 수준에서 그치기 때문에 좀 더 자세한 공부가 필요할 것으로 보인다. 

예측하자면,,, 좌표평면 상에 원인이 되는 독립변수들을 쫙 나열해놓으면

x축에 대한 y축이 나오는 식이 나오고,

그 식을 토대로 결과를 예측하는 것이 아닐까?

 

분류

우리가 예측하고 싶은 종속변수의 값이 이름일 때 분류라는 방법을 사용한다.

앞서 공부했던 입술을 뜯는 것을 구분하는 예시들이 분류를 사용하는 방법들이었다.

지금은 교양의 수준에서 그치기 때문에 좀 더 자세한 공부가 필요할 것으로 보인다. 

예측하자면,,, 어떤 범위를 기준으로 결과를 예측하는 것이 아닐까?

이건 통계와 관련이 있을 것 같다.