해나아부지 개발일지

특징 제공하는 학습 데이터에 정답을 포함, 정답을 더 많이 도출하게 훈련하는 학습 알고리즘 무한히 많은 속성을 다룰 수 있음 무한개의 특성을 다루려면 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용한다 지도학습 문제는 회귀 문제(regression problem)와 분류 문제(classification preoblem)로 나뉜다. 1. 회귀 문제는 많은 연속적인 'input'으로 연속적인 'output'을 가진 결과를 예측하려고 할 때 2. 분류 문제는 이산적인(discrete) 결과를 예측하려고 할 때

Arthur Samuel's definition : 컴퓨터가 명시적(explicit) 프로그램이 없어도 스스로 학습할 수 있는 능력을 연구하는 학문 - 학습 과제(well-posed learning problem) 중심으로 재정의 프로그램이 일정 수준의 작업 성능(P)를 가지고 작업(T)를 수행했을 때, 경험(E)이 증가함에 따라 작업(T)를 수행하는 성능(P)이 향상될 수 있다. E = the experience of playing many games of checkers T = the task of playing checkers P = the probability that the program will win the next game ※어떤 machine learning problem도 두 가지 분류..