[머신러닝] 지도학습과 비지도학습(Supervised/Unsupervised Learning)

#머신러닝 머신러닝이란 데이터에 대한 학습을 수행하는 알고리즘에 대한 학문입니다. 데이터 x가 있다고 할 때 이것을 함수 f 에 넘기면 데이터 x의 예측값 혹은 x를 추론하거나 이해하는 데 도움이 되는 좀 더 압축된 x의 표현을 아웃풋으로 내보냅니다. 이 함수 f에 대한 탐구, f의 최적화 등이 머신러닝의 주요 주제입니다. 머신러닝을 사용해 문제를 해결하기 전 지도(Supervised) 혹은 비지도(Unsupervised) 알고리즘을 적용해야 하는 문제인지 분류할 수 있습니다. 1. Supervised learning 지도학습(Supervised learning; 지도 알고리즘)은 알고리즘의 트레이닝을 수행할 때 라벨에 대한 정보를 일부 제공할 때를 의미합니다. 알고리즘은 x와 y 사이의 mapping(f(x))을 트레이닝하게 되어 있습니다. 트레이닝 이후에는 추론(Inference) 과정을 진행하게 됩니다. 트레이닝 과정에서 사용되지 않은 '테스트 데이터'를 사용하며, 추론 과정의...

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