[머신러닝 기초] 5일차 #1

🔸날짜🔸

2021.07.31(토)

 

🔸제목🔸

[08] 머신러닝, 뭘 잘 하나요?? 분류, 회귀, 예측, 이상값 감지, 그룹화, 강화학습

 

🔸내용🔸

머신러닝으로 어떤 일들을 잘 풀 수 있나?

1. 분류(Classification)
정해진 카테고리들을 학습 시켜 어떤 것에 속하는지 분류해주는 것

[예시] 
- 동물 사진 분류
- 손글씨 숫자 이미지 분류
- 뉴스 기사 분류
- 콜센터 고객 목소리 감정 분류 
...등등

2. 회귀(Regression)
상황이 주어졌을 때 값(정확히 떨어지는)이 얼마가 나올 지 예측

[예시] 
- 설탕 섭취량에 따른 혈압 수치
- 평균 학력에 따른 월간 독서량
- 출연 배우에 따른 영화 평점
- 웹사이트 방문 수에 따른 구매 비율

...등등

3. 예측(Forcast)
회귀 + 시간
상황이 주어졌을 때 미래의 상황까지 값이 얼마가 나올지 예측

[예시] 
- 이번 주말 미세먼지 농도
- 요일별 강릉행 기차표 판매율
- 다음달 휘발유 가격
- 10년 후 지구 온도 변화
...등등

4. 이상값 감지(Anomaly Detection)
평소의 범위와 다른 값이 나올 때를 감지

[예시] 
- 주식 사기 거래 감지
- 신용카드 이상 사용 감지
- 비 정상 세포 감지
- 지층 흔들림 감지
...등등

5. 그룹화(Clustering)
카테고리를 분류없이 전체를 던져주면 어떤 특징을 기준으로 내가 갖고 있는 데이터들을 그룹화하는 것

[예시] 
- 유사 상품 묶음
- 비슷한 장르 영화 묶음
- SNS 친구 분석
- 백화점 고객 분류
...등등

6. 강화학습(Reinforcement Learning)
학습을 할 때 어떤 행동을 강화시키는 방향으로 학습하는 것

[예시] 
- 게임
- 로봇
- 자율 주행

...등등