머신러닝을 위한 통계학2 1주차

지도학습 : 피드백 검증 O

비지도학습 : 피드백 검증X

강화학습 : 모델을 검증하는 피드백 메커니즘 포함 

 

지식 : '무엇을 알고 있는지' 를 의미

지능 : 지능은 문제를 해결하고 새로운 상황에 적응하며 학습하는 능력, 어떻게 문제를 해결 (의사결정) 하고 새로운 것을 배울 수 있는지를 의미

지식과 지능을 서로에게 의존적이며, 함께 작용하여 효과적인 문제를 해결, 학습, 창의적 사고 등을 가능하게 한다. 

 

머신러닝 VS 딥러닝

• 머신러닝 : 인간 개입 O
• 딥러닝 : 인간 개입 X

 

추론

• 연역적 추론 : 일반원리로부터 시작하여 결론에 도달한다. 규칙을 중심으로 하며, 사전지식이 중심이다. (수학적 접근)
• 귀납적 추론 : 경험이나 관측으로부터 시작하여 결론에 도달한다. 데이터를 중심으로 하며, 머신러닝에 쓰인다. 

 

모형

• 결정적 모형 : 어떤 현상의 반응을 완전하게 설명하는 모형 
• 확률적 모형 : 정확한 해를 구하는 것이 어려운 경우 사용하는 모형 

Modeling 방법 : 회귀분석 모델

• 결과값의 데이터가 연속형일 때 회귀분석을 하고, 범주형일 때 로지스틱 회귀분석을 한다.