독립변수 종속변수

날짜	요일	온도	판매량
20.1.3	금	20	40
20.1.4	토	21	42
20.1.5	일	22	44

• 독립변수 원인  >온도
• 종속변수 결과  > 판매량
• 온도가 판매량에 영향을 주다.
• 이런 관계를 인과관계 라고 부른다. 
• 인과관계와 상관관계는 "상관관계는 인과관계를 포함한다."

https://bit.ly/ml-other-plan 머신러닝 애플리케이션 기획안  생활코딩 1-9 모르면 마법 알면 기술 8분

https://bit.ly/ml-other-plan-2 머신러닝 애플리케이션 기획안 2 

 

지도학습(supervised learning) 

• 문제와 정답이 있다 문제집으로 학습시키는 형태 
• 분류(classification)와 회귀(regression)
• 회귀는 연속적인 숫자(실수)를 예측하는 것을 말한다.
• 반면 분류는 미리 정의된, 가능성이 있는 여러 클래스 중 하나를 예측하는 것을 의미한다. 

 

 

비지도 학습(unsupervised learning)

• 기계에게 데이터를 통한 통찰력을 키우는 형태(데이터를 주로 정리정돈하는데 사용)
• 군집화(clustering)와 연관(association)변환(transform)

Clustering : 관측치를 그룹핑하는 것

Association :  특성을 그룹핑 하는 것

• Transformation
  • 데이터를 새롭게 표현하여 사람이나 다른 머신러닝 알고리즘이 원래 데이터보다 쉽게 해석할 수 있도록 만드는 알고리즘입니다. 비지도 변환이 널리 사용되는 분야는 특성이 많은 고차원 데이터를 특성의 수를 줄이면서 꼭 필요한 특징을 포함한 데이터로 표현하는 방법인 차원 축소(dimensionality reduction)입니다. 시각화를 위해 데이터셋을 2차원으로 변경하는 경우가 대표적 예입니다.  데이터 전처리 과정이 적절한 예시인듯 하다.

강화 학습(reinforcement learning)

경험을 통해 좋은 답을 찾아가는 형태

 

 

 

 

 

https://bit.ly/ml1-regression-submit 

머신러닝 1 - 지도학습 / 분류의 사례

https://bit.ly/ml1-regression-list 

머신러닝 1 - 지도학습 / 회귀의 사례 (Responses)

https://bit.ly/ml1-class-submit 

머신러닝 1 - 지도학습 / 분류의 사례

https://bit.ly/ml1-class-list 

머신러닝 1 - 지도학습 / 회귀의 사례 (Responses)