[모두를 위한 딥러닝] Lec 01

홍콩과기대 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝' 강의 정리

http://hunkim.github.io/ml/

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의

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• Machine Learning이란
• Learning이란 - 지도학습 / 비지도학습
• regression이란
• classification이란

 

[ Machine Learning이란]

- Limitations of explicit programming (명시적 프로그래밍의 한계)

ex) 스팸 메일 필터링, 자율주행 : 너무 규칙이 많음

=> 사람이 명시적으로 정해주지 않고 컴퓨터가 알아서 학습하는 것이 머신러닝이다. (Arthur Samuel, 1959)

 

 

[ Supervised Learning (지도학습) ]

레이블이 정해져있는 데이터(training set)을 학습

  ex) 이미지 레이블링  (ex) 사진을 보고 개, 고양이를 맞추려고 할 때, '개'와 '고양이'라는 label과 사진을 함께 학습

  ex) 이메일 스팸 필터링

  ex) 공부한 시간 기반으로 시험 결과 예측

• 시험 점수 예측                   --> 1. 회귀 예측 (regression)
• Pass / Non-Pass 예측   --> 2. 이진 분류 (binary classification)
• A, B, C, D, F 등급 예측     --> 3. 다중 분류 (multi-label classification)

 

[ Unsupervised Learning (비지도학습) ]

레이블이 정해지지 않은 데이터를 학습

  ex) 자동적으로 유사한 뉴스를 그룹지음 / 비슷한 단어를 모음