Supervised Learning과 Unsupervised Learning

머신러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 나눌 수 있다. 이 중 지도 학습과 비지도 학습을 알아보겠습니다.

Supervised Learning Supervised Learning을 한 줄로 요약하면 맞춰야 하는 값이 있는 것을 말한다. "어떤 학생이 대학원에 합격할지 맞추어 보아라."

같이 예/아니오의 값을 예측하는 것부터 "지금의 집값이 7억인데 내년에는 집값이 얼마가 될지 예측해라." 와 같이 정확한 값을 예측하는 것 모두 Supervised Learning에 해당한다.

이때 우리는 target value(label)가 있다고 하고, Supervised Learning에는 입력과 출력이 존재한다. Supervised Learning에는 다음과 같은 것들이 포함된다.

분류(Classification) 문제: 예측하는 값이 Categorical ...