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손글씨체 분류 :

다양한 손 글씨 숫자 데이터셋(훈련 데이터)를 정답과 함께 학습시키면 기계학습은 각 숫자 이미지의 세부 특징을 파악하여 훈련하고, 새로운 손 글씨 이미지(테스트 데이터)가 입력되면 학습된 모델에 대입하여 숫자를 분류할 수 있다.

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지도학습은 정답을 함께 알려주고 학습하는 것이고, 비지도학습은 정답을 알려주지 않고 데이터만 제시해 학습하게 만드는 것.

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회귀: 속성들 사이의 상관관계를 표현하는 함수식을 학습 알고리즘을 통해 구하고 그에 따라 특정 값을 예측하는 기계 학습 방법

예시: 주식가격 예측

과거 주식 가격, 거래량 등을 입력 변수로 사용하여 미래 주식 가격을 예측한다

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8팀.15이브로흠,16김재경(지도학습-회귀 예시)

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8팀.15이브로흠,16김재경(지도학습-회귀 예시)

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지도학습에서 회귀란 속성들 사이의 상관관계를

표현하는 함수식을 학습 알고리즘을 통해 구하고,그에 따라 특정 값을 예측하는 기계학습 방법이다.예시로는,

판매량 예측:제품의 판매량, 광고 정보, 계절적 요인 등을 분석하여 미래의 판매량을 예측한다.

등이 있다.

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전통적인 프로그래밍은 사람이 직접 "이럴 땐 이렇게 해!'라는 규칙을 만들어서 컴퓨터에 알려주는 방식이고, 기계 학습은 많은 데이터를 보여주고 "이건 이런 거야"라고 정답만 알려주면, 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾아내는 방식이에요. 전통 프로그래밍은 사람이 똑똑해야 하고, 기계 학습은 컴퓨터가 스스로 똑똑해지도록 도와주는 방법이에요.

전통적인 프로그래밍은 사람이 생각한 규칙을 컴퓨터에게 알려주는 방식이다.

기계 학습은 컴퓨터가 많은 데이터를 보고 스스로 규칙을 만들어가는 방식이다.

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집값 예측
회귀는 방개수 , 면적, 층수 같은 집의 여러 속성을 입력으로 받아서, 그 집의 가격(숫자 값)을 예측하는 데 사용할 수 있다.
예를 들어, 과거 데이터에서 방 3개, 60㎡인 집이 3000만 원에 팔렸다는 정보들을 학습해서, 새로운 집의 가격을 예측할 수 있다.

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전통적인 프로그래밍은 규칙을 입략해 원하는 결과를 출력 하는 것이고, 기계학습은 데이터와 원하는 결과을 알려주면 스스로 사고하기 위한 규칙을 찾아내는 것이다

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예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분하는 문제를 생각해보자. 여러 이메일과 그 이메일이 스팸인지 아닌지에 대한 정답이 주어진다. 이 데이터를 가지고 모델을 학습시키면, 나중에 새로운 이메일이 들어왔을 때 그 이메일이 스팸인지 아닌지를 예측할 수 있다. 이처럼 입력 데이터와 정답이 함께 주어진 상태에서, 주어진 입력이 어떤 카테고리에 속하는지 맞추는 작업을 ‘지도 학습 분류’라고 한다.

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군집화는 데이터들의 유사성에 따라 그룹으로 묶는 작업

군집화에 가장 직관적인 예시는 MBTI라고 볼 수 있다.

다수개의 질문을 통해 인간의 성격을 16가지로 군집을 지어 놓은 것이다.

각 군집마다 네이밍을 하고 그 특징을 설명하고 있다.

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고객 리뷰 감성 분류 :

다양한 고객 리뷰 데이터셋(훈련 데이터)을 긍정/부정/중립이라는 정답과 함께 학습시키면 기계학습은 리뷰 문장의 단어 사용, 표현 방식 등의 세부 특징을 파악하여 훈련하고, 새로운 고객 리뷰(테스트 데이터)가 입력되면 학습된 모델에 대입하여 해당 리뷰가 긍정, 부정, 중립 중 어떤 감성인지 분류할 수 있다.

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지도학습의 경우 입력 데이터에 정답에 대한 데이터가 함께 주어지기 때문에 학습 결과에 오류가 있는지 없는지 확실하게 파악 할 수 있지만,

비지도 학습은 정답 데이터가 주어지지 않기 때문에 스스로 입력 데이터의 특징을 분석하여 패턴이나 규칙을 찾아내야 한다. 따라서 비지도 학습은 훈련 데이터 속에 숨은 새로운 정보를 찾고자 할때 유용하다.

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비지도 학습의 예시로는 쇼핑몰 고객 데이터 분석이 있다. 고객이 몇 살이고 얼마나 소비했는지 정보는 있지만 이 고객이 VIP인지 아닌지에 대한 정답은 없다. 이럴 때 비지도 학습을 사용하면 나이 많고 소비 적은 그룹, 젊고 소비 많은 그룹, 중간 소비를 하는 일반 그룹 등과 같이 자동으로 고객 유형을 나누는 것이 가능하다.

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기사 분류:

분류는 고정된 레이블을 나누기 위한 분류 기준을 학습하여 새로운 입력이 들어오면 여러 그룹 중 하나로 선택하는 과정을 통해 판단하는 것. 훈련 데이터를 이용해 기계학습을 진행한 다음 새로운 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 판단

예를 들어, 뉴스 기사 카테고리 분류 문제에서는 수천 개의 뉴스 기사와 그에 해당하는 카테고리가 훈련 데이터로 사용됨. 기계는 이 데이터를 바탕으로 각 카테고리에 해당하는 기사들의 공통적인 언어 패턴이나 단어 분포를 학습하게 됨. 이후 새로운 뉴스 기사가 입력되면, 기계는 학습한 기준을 바탕으로 그 기사가 어느 카테고리에 속하는지를 판단하고, 가장 적절한 그룹을 선택하여 분류함.

예를 들어 금융위원회, 주식 거래 규제 강화 발표라는 기사가 주어지면, 이 기사는 경제 카테고리에 속한다고 예측할 수 있음.

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비지도 학습: 정답이 없는 데이터를 입력하면 유사한 속성값을 갖는 데이터끼리 모아 그룹을 만들어 학습하는 것

예시: 공부에 최적화한 환경 군집

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지도 학습은 정답이 있는 문제를 푸는 것 이라고 생각하면 쉽고, 비지도 학습은 ‘정답 없이 데이터 속 숨겨진 구조를 찾는 것 이라고 할 수 있어요. 예를 들어, 지도 학습은 시험 공부처럼 문제와 답을 같이 보고 배우는 과정이고,
비지도 학습은 새로운 책을 읽으며 스스로 중요한 내용이나 주제를 찾아내는 과정과 비슷합니다.이렇게 두 학습 방법은 데이터와 문제 유형에 따라 다르게 활용되며,머신 러닝에서 각각의 역할이 매우 중요합니다.