[AI & ML] 지도학습, 비지도 학습

지도학습

• 정답을 알려주면시 진행하는 학습
• 데이터와 함께 레이블(정답)이 항상 제공되어야함
• 실제값, 레이블, 타깃, 클래스, y값은 모두 같은 의미
• 학습이 완료된 다음에는 레이블이 없는 데이터를 대상으로 하여 레이블을 예측할 수 있다.
• 이때 예측된 값을 예측값, 분류값, y hat으로 표현
• 지도 학습의 예로는 분류와 회귀가 대표적이다.

 

 

비지도학습

• 레이블(정답)이 없는 데이터를 대상으로 진행하는 학습
• 보통 데이터들의 유사점을 찾아서 그룹핑하는데 많이 사용
• 비지도학습의 대표적인 예로는 군집화와 차원축소가 있음