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이번 편에서는 지도학습에 대해 알아보겠습니다. 지도학습은 어떤 원인들에 대한 결과를 학습하는 과정입니다. 예를 들어, ‘a, b, c의 값들이 어떻게 변해서 결괏값 d가 나온다’라면 과거에 대한 학습을 통해 새로운 값이 들어올 때, 결괏값이 어떻게 나올지 예측할 수 있게 해줍니다. 그리고 이러한 학습 방법을 구현하기 위해 충분한 데이터를 수집해야 합니다.

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[쉽게 배우는 AI] 8. 지도학습이란?

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이번 편에서는 지도학습에 대해 알아보겠습니다. 지도학습은 어떤 원인들에 대한 결과를 학습하는 과정입니다. 예를 들어, ‘a, b, c의 값들이 어떻게 변해서 결괏값 d가 나온다’라면 과거에 대한 학습을 통해 새로운 값이 들어올 때, 결괏값이 어떻게 나올지 예측할 수 있게 해줍니다. 그리고 이러한 학습 방법을 구현하기 위해 충분한 데이터를 수집해야 합니다.

 

이때 데이터는 독립변수와 종속변수를 분리시켜야 하는데요. 결과에 유의미한 변화를 일으키는 변수들을 잘 골라내야 하기 때문이죠. 잘 나눈 독립변수와 종속변수의 관계를 컴퓨터에 학습시키면 컴퓨터는 그 관계를 설명하는 공식을 만들어냅니다. 그 공식을 머신러닝에서는 ‘모델’이라고 부릅니다. 과거엔 이런 공식을 만들기 위해 고도의 실험과 높은 수준의 수학이 필요했지만, 머신러닝이 등장함으로써 소수 엘리트들만의 전유물이었던 ‘모델’을 이제 누구나 만들어 낼 수 있게 되었습니다.

 

[쉽게 배우는 AI] 시리즈 보러 가기

1. 머신러닝이란?

2. 머신러닝 모델이란?

3. 데이터 산업과 직업

4. 표와 데이터 셋

5. 독립변수와 종속변수란?

6. 상관관계와 인과관계

7. 머신러닝의 분류

8. 지도학습이란?

9. 회귀 vs 분류

10. 비지도 학습의 군집화

11. 연관 규칙 학습이란?

12. 비지도 학습의 목적

13. 강화학습이란?

14. 머신러닝 수업을 마치며

 

<원문>

비전공자를 위한 AI 클래스 8화. 지도학습

 

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댓글 2
jinwoolee0366
            굿입니다!
          
2023.07.02. 오전 11:53
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