[생활코딩/머신러닝야학] 머신러닝의 분류

[개발/머신러닝] - [생활코딩/머신러닝야학] 행 - 관측치(observed value), 열 -특성(feature)

[개발/머신러닝] - [생활코딩/머신러닝야학] 독립변수? 종속변수?

 

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머신러닝은 크게 3가지로 나뉜다.😁

• 지도학습
• 비지도학습
• 강화학습

머신러닝의 종류

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1. 지도학습 Supervised Learning

• 기계를 가르친다(supervised)는 의미로, 데이터로컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을
  지도학습이라고 한다.
  
• 데이터는 누적된 데이터 즉, 과거의 데이터가 있어야 한다.
• 과거의 데이터는 독립변수(원인)와 종속변수(결과)로 분리해야 한다.
• 독립변수와 종속변수의 관계를 컴퓨터에게 학습시키면, 컴퓨터는 그 관계를 설명할 수 있는 공식을 만든다
• 이 공식을 머신러닝에서는 [모델]이라고 한다.
• 모델을 만들면, 결과를 모르는 원인을 모델에 입력했을 때, 결과를 순식간에 계산해서 알려준다.
• 데이터가 많을수록, 정확할수록 좋은 모델을 만들 수 있다.

모델을 만들면, 결과를 모르는 원인을 모델에 입력했을 때, 결과를 순식간에 계산해서 알려준다

 

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지도학습(Supervised Learning)
회귀 Regression	분류 Classification
예측하고 싶은 종속변수(결과)가 숫자	예측하고 싶은 종속변수(결과)가 문자
양적 데이터(어느 정도인지를 의미하는 데이터, 숫자) --> 종속변수(결과)가 양적데이터	범주 데이터(문자) --> 종속변수(결과)가 범주 데이터

 

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2. 비지도학습 Unsupervised Learning

• 지도학습에 포함되지 않는 방법들
• 컴퓨터(기계)에게 데이터에 대한 통찰(예리한 관찰력으로 사물을 꿰뚫어 봄)역을 부여하는것
• 누구가 정답을 알려주지않았는데, 무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것
• 데이터의 성격을 파악하거나, 데이터를 정리정돈 하는 것에 주로 사용
• 그룹핑을 하는것
• 데이터의 성격을 파악하는것이 목적

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비지도학습(Unsupervised Learning)
군집화 Clustering	연관규칙학습 Association rule learning(장바구니분석)
비슷한것을 찾아서 그룹을 만듬	서로 연관된 특징을 찾아내는것
관측치(행)를 그룹핑 해주는 것	특성(열)을 그룹핑 해주는 것

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* 군집화 Clustering VS 분류 Classification

비지도학습(Unsupervised Learning)	지도학습(Supervised Learning)
군집화 Clustering	분류 Classification
어떤 대상들을 구분해서 그룹을 만드는 것	어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지를 판단하는 것

 

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*정리

지도학습	비지도학습
역사(원인,결과)	탐험
과거의 원인과 결과를 바탕으로, 알수없는 원인이 발생했을 경우, 그것은 어떤 결과를 초래할 것인가를 추측하는 것이 목적	데이터들의 성격을 파악하는것이 목적, 데이터만 있으면됨
독립변수 |  종속변수	변수 | 변수 | 변수

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3. 강화학습 Reinforcement Learning

• 어떻게 하는 것이 더 좋은 결과를 낼 수 있는지를 스스로 느끼면서 실력향상을 위해서 노력하는 수련과 비슷
• 일단 해보면서 경험을 통해서 실력을 키워나가는 것
• 그 행동의 결과가 자신에게 유리한 것이었다면, 상을 받고, 불리한 것이라면 벌을 받는것
• 이 과정을 반복하여, 더 많은 보상을 받을 수 있는, 더 좋은 답을 찾아낼 수 있다는 것이 기본 아이디어
• 경험을 통해 [더 좋은 답]을 찾아가는 것

게임의 실력을 키워가는 과정

1. 우선 게임은 게이머에게 현재의 상태를 확인하며, 캐릭터는 어디에 있고, 장애물은 어디에 있는지 알려준다.
2. 동시에 현재의 점수도 알려준다. 게이머는 이 값이 높아지는 것이 상이고, 장애물에 부딪히는 것이 벌이다.
3. 관찰의 결과에 따라서 어떤 상태에서 어떻게 행동해야 더 많은 상을 받고, 더 적은 벌을 받을 수 있는지를 알게 된다.
4. 즉, 판단력이 강화된 것
5. 판단에 따라서 행동을 한다.
6. 그 행동은 게임에 변화를 주게 된다.

이것을 반복하여 판단력을 강화시킨다, 강화학습은 이러한 과정을 모방해서 기계를 학습시키는 것이다

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* 강화학습 용어로 변경

게임	환경(environment)
게이머	에이전트(agent)
게임화면	상태(state)
게이머의 조작	행동(action)
상과 벌	보상(reward)
게이머의 판단력	정책(policy)

※ 강화학습에서는 더 많은 보상을 받을 수 있는 정책을 만드는 것이 핵심

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이 지도를 따라가보자! 감사합니다. 유용하게 쓰겠습니다.😆

나에게 필요한 머신러닝을 찾아내는 방법

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opentutorials.org/course/4548/28938

지도학습 Supervised Learning - 생활코딩

opentutorials.org/course/4548/28942

회귀 VS 분류 - 생활코딩

opentutorials.org/course/4548/28945

비지도 학습 - 생활코딩

opentutorials.org/course/4548/28949

강화학습 Reinforcement Learning - 생활코딩