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Supervised Learning 감독학습이란, 과거의 평가된 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 방법입니다. 1. Classification : 분류 - 단절된 요소를 나누는 것 (discrete value) - 이메일이 도착했을 때 스펨 메일인지 아닌지 구분, 환자의 종양 크기에 따라 악성 종양인지, 아닌지 판단하는 것 2. Regression : 회귀 (추상, 트렌드, 경향) - Regression은 continuous value 를 예측하는 것입니다. - 집의 평수에 따라 가격을 예측, 수 많은 제품들을 3달 안에 판매할 수 있는지 예측 Unsupervised Learning 자율학습이란, 대상에 대한 어떤 정보도 주어지지 않은 상태(labeling 되지 않은 ..

머신러닝의 배경 올해의 가장 핫한 IT 키워드는 바로 머신러닝 (Machine Learning) 입니다.전문가들은 알파고와의 바둑 대전을 보며앞으로 인공지능 시대가 올 것이라고 예측하고 있습니다. 사실 머신러닝, 인공지능 개념은 예전부터 존재했지만 발전이 없었으며 소수에 연구원들에 의한 주제였기에 대중화 될 수 없었습니다.하지만 빅데이터 확보, CPU 성능향상, 오픈소스 프로젝트로 인해많은 개발자들이 인공지능 연구에 참여하게 되었습니다.앞으로 발전속도는 더 빨라질 것이며 나중에는 API를 가져다 쓰는 것만으로도 구현할 수 있게 될 것입니다. 머신러닝의 개념 머신러닝이란 어떠한 입력(Input)이 들어왔을 때 알고리즘을 통해 출력(Output)해주는 모듈(예측모델)을 구현하는 것을 말합니다. 사진을 보시면..