지도학습과 비지도학습의 차이

 

1. 지도학습(supervised learning)

학습을 할 때 답을 알려주면서 학습을 시키는 것이다. 지도학습은 분류와 회귀로 나뉜다.

 

1.1 분류(classification) 

데이터에 독립변수(원인)와 종속변수(결과)가 있고, 종속변수(결과)가 이름일 때 분류를 이용합니다. 여기서 이름일 때라는 것은 데이터가 비연속적일때 즉, 정확한 값이 있을 때를 분류라고 합니다. 

 

1.2 회귀(regression)

데이터에 독립변수(원인)와 종속변수(결과)가 있고, 종속 변수(결과)가 숫자일 때 회귀를 이용합니다. 여기서 숫자일때라는 것은 데이터가 연속적일 때 를 회귀라고 합니다.

 

2. 비지도학습(unsupervised learning)

학습을 할 때 정답을 알려주지 않고 새로운 의미, 관계를 밝혀내는 방식

 

2.1 군집화

비슷한 것들끼리 그룹을 만들어 주는 것.

분류와의 차의점 => 분류는 그룹에 데이터를 넣는 것 이며 군집화는 비슷한 것들 끼리 모아놓는 것이다.

데이터를 그룹으로 만든다.  

 

2.2 연관

특성을 기준으로 그룹을 지어주는 것.

군집화와 연관

 특성을 묶어논 것이 연관이다. 

여기서 궁금한점 :아래 그림에서 특성이 o 인것만 빨간색인데 특성을 묶는 다면 완전 같은 특성을 묶는게 아니라 비슷한 특성끼리 모아두는 것이기 때문에 결국에는 위의 사진처럼 특성전체가 같은 것으로 묶이는게 맞는 것인가?

아래 그림은 단지 예시라 저렇게 나와있는 것인지 헷갈린다.   

 

2.3 변환

비지도 학습에서의 변환은 데이터를 새롭게 표현하여 사람이나 다른 머신러닝이 원래 데이터보다 쉽게 해석할수 있도록 만드는 것 

ex)  머신러닝에 데이터를 넣기 위해 데이터셋을 2차원으로 변경하는 경우

 

 3. 강화학습(reinforcement learning)

 

지도학습은 문제의 답을 받으면서 학습을 한다면 강화학습은 행동과 보상으로 지급한다. 게임과 같은 장소에서 여러 행동을 하며 더 높은 점수를 얻기위한 방법을 찾아가는 것이다. 긍정적인 방향으로 갔을 때 점수를 더 얻으면서많은 점수를 찾아간다.