비지도학습3 MNIST로 알아보는 비지도 학습 - [클러스터링과 차원 축소의 적용] 최근 클러스터링을 사용할 작업이 여기저기 많았다. 그래서 생각난김에 맨땅에 헤딩했던 관련 내용을 정리하고자 한다. 클러스터링 문제를 풀 때 마주치는 보통의 애로사항은 다음과 같다. 첫 번째, real-world 에서의 데이터 대부분은 극단적으로 skewed 하다는 것이다. 이는 모델이 군집을 잘 구분해내는 피처를 사용할 수 없다는 것을 의미한다. 이처럼 skewed한 분포의 데이터에서 군집을 발라내봤자, 기형적인 군집이 형성될 것이 뻔하기 때문이다. 만약 유클리드 거리로 데이터 포인트간의 거리를 계산하기라도 한다면, 사실상 군집 분석의 의미가 없어진다. 두 번째, 모델의 분류가 잘 되었는지를 평가할 방법이 불분명하다. 군집 분석을 하는 상황은 대부분 비지도 학습을 해야 하는 상황이다. 이 경우, 모델의 .. 2019. 8. 6. 비지도학습과 클러스터링 비지도 학습에서의 군집분석 머신 러닝은 크게는 두 가지, 지도학습과 비지도학습으로 나뉜다.지도학습은 이미 결과를 알고 있는, label이 있는 데이터를 예측하거나 분류하는 것이다. 반면 비지도학습은 label이 없는 데이터에서 패턴을 발견하고, 숨겨진 구조를 찾아내는 것이다.가장 대표적인 비지도학습으로 군집분석이 있다. 아래의 그림을 보자. 왼쪽의 점들은 A, B라는 label, 즉 그들의 정체가 밝혀져 있다.오른쪽 점들은 그것들의 정체를 가려 놓은 것이다. 왼쪽 데이터의 경우, 직선 하나를 그어 놓고 점들을 분류한다고 생각해보자. 우리는 그들의 정체를 알고 있기 때문에, 분류에 대한 평가까지 할 수 있다.만약 직선 위의 데이터라면 A. 직선 아래의 데이터라면 B이다. A,B 라는 기준에 따라 이리저리 .. 2017. 9. 1. 머신 러닝의 개요 - intro 머신 러닝 개요1. 머신 러닝의 유형머신러닝은 크게 비지도학습, 지도학습, 강화학습으로 분류된다. - 지도학습은 또다시 분류, 예측등으로 나뉘게 된다. 회귀를 기준으로 분류를 설명할 때, 회귀선이 바로 분류의 기준이 되는 선을 의미한다. 연속형 결과를 예측하는 경우에서는 회귀선이 예측의 함수를 의미한다. - 강화학습은 상호작용을 기반으로 자신의 성능을 개선하는 학습구조를 의미한다. 행위를 보상함수로 잘 측정할 수 있는 측정 기준에 관한 것이 강화학습에서의 피드백, 즉 보상 신호이다. - 비지도학습은 주로 은닉 구조를 발견하는 용도로 사용된다. 이미 알려진 결과변수나 레이블, 보상함수의 도움을 받지 않고서도 데이터에서 의미있는 정보를 추출해낸다. 군집분석이 가장 대표적인 예로, k-means 등의 알고리즘.. 2017. 7. 29. 이전 1 다음
