인공 뉴런
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머신 러닝의 개요 - introProgramming & Machine Learning/풀어쓰는 머신러닝 2017. 7. 29. 11:29
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..