Suvervised and Unsupervised learning

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Supervised LearningUnsupervised Learning 기본 개념 정리.

Supervised Learning

Labeled 데이터로 학습하는 것을 의미한다. 단어 의미에서도 알 수 있듯이 감독해주는 ‘선생님’이 있어서 특정 데이터가 A인지 B인지 알려주면서 학습하게된다.

  • Types
    • Regression
    • Logistic Regression
    • Classification
    • Naive Bayes Classifiers
    • K-NN (k nearest neighbors)
    • Decision Trees
    • Support Vector Machine
  • Disadvantages
    • 빅데이터를 분류하는데 있어서 다소 챌린징하다.
    • 트레이닝을 하는데 소요되는 시간이 상당히 큰 편 이다.

Unsupervised Learning

지도 학습(Supervised Learning)과는 달리 데이터 셋이 어떤 것인지 가이드가 없다. 즉, Unlabeled 데이터를 가지고 학습하여 알아서 ‘clustering’을 한다. 특정 cluster가 정확히 어떤 것인지는 모르지만 비슷한 특징을 가진 데이터들을 묶는다.

비지도 학습(Unsupervised Learning)은 크게 두가지로 분류된다.

  • Clustering: data 안에서 특징 별로 그룹핑을 하고 싶을 때. 고객들의 소비 패턴 별로 나누고 싶을 때.
  • Association: data 들의 상관 관계를 밝혀 내고 싶을 때. X를 사는 사람은 Y도 사더라.

참고

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