지도 학습과 비지도 학습 / training data와 test data의 차이.

 

 

지도 학습 : 분류나 회귀(예측)

 

비지도 학습 : 클러스터링, 차원 축소

 

머신러닝의 유형 : 베이지안 통계, KNN 알고리즘, 서포트 벡터 머신, 신경망/딥러닝, 결정 트리

 

traing data : 문제와 답, 문제와 답, 학습을 시킨다. 과정(식)은 머신러닝이여서 학습하지 않는다. 머신러닝 자체는 블랙박스인 것임.

test data : 실제는 어떻게 되어있는지 확인하는 데이터.

 

데이터의 특성을 잘 알아야 한다.

과적합(overfitting) : 트레이닝 데이터가 테스트 데이터에 비해 일반성이 떨어지게 트레이닝을 해서 트레이닝 수치가 테스트보다 높게 나온다.