[AI] 머신러닝_Supervised Learning, Training 과 Test 이론

머신 러닝으로 할 수 있는 것

- 편지봉투에 손으로 쓴 우편번호 숫자 자동 판별

- 의료 영상 이미지에 기반한, 종양 판단

- 의심되는 신용카드 거래 감지

- 블로그 글의 주제 분류

- 고객들을 취향이 비슷한 그룹으로 묶기

 

문제와 데이터 이해하기

- 가지고 이는 데이터가 내가 원하는 문제의 답을 가지고 있는가?
- 내 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 머신러닝 방법은 무엇인가
- 문제를 풀기에 충분한 데이터를 모았는가?
- 머신러닝의 성과를 어떻게 측정할 것인가

 

내 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 머신러닝 방법은 무엇인가_에 대한 부분은 항상 밑에 표를  머리 속으로 생각해야한다

선으로 나뉜 위에를 먼저 선택하고 밑에 방법을 사용하여 머신 러닝을 한다

Supervised Learning

- 레이블을 가지고 학습시키는 방법인 지도 학습

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- Regression(회귀)  :  어떠한 숫자 정보(수치)를 사용하여 학습시킨다

        예 ) 어떤 사람의 교육수준, 나이, 주거지를 바탕으로 연간 소득을 예측하는 것
        예 ) 옥수수 농장에서 전년도 수확량과 날씨, 고용 인원수 등으로 올해 수확량을 예측하는 것

- Classidiation : 맞는가 아닌가, 몇가지 선택사항 중에 뭐가 정답인가를 학습시킨다

        예) 웹사이트가 어떤 언어로 되어있는가
        예) 사진을 보고, 고양이 인지 강아지 인지, 소인지 분류

 

Training 과 Test

- 훈련이란, 데이터를 입력하고, 그 결과인 레이블이 나오도록 만드는 과정.

  즉, 데이터와 레이블을 통해 학습을 시키는 과정이다

- 테스트란, 학습이 완료된 분류기에, 학습에 사용하지 않은 데이터를 넣어서, 정답을 맞추는지 확인하는 작업

 

머신러닝을 만들기만 하는 것이 아니라 꼭 제대로된 성능 테스트를 완료 해야한다!!