[머신러닝 기초] 13일차 #3

🔸날짜🔸

2021.08.08(일)

 

🔸제목🔸

[28] Azure ML Studio(classic)에서 풀 수 있는 머신러닝 :: 지도학습, 비지도학습, 강화학습??

 

🔸내용🔸

 

ML Studio 알고리즘 종류

• Supervised Learning(label 필요) - Classification(분류) / Regression(회귀) / Anomaly Detection(이상값 감지)
• Unsupervised Learning(label 불필요) - Clustering(그룹화)
• Reinforcement Learning - 아직 X

* 이상값 감지가 지도학습에 속해있는 이유는 ML에서 이상값 감지를 하기 위해 label이 있는 게 더 정확하겠다 판단했기 때문

 

 

모델 학습 단계

1.Initialize Model

• 어떤 머신러닝 모델을 만들 것인가?
• 어떤 알고리즘을 사용할 것인가?

풀려는 문제 종류 / 모델의 정확도 / 데이터의 양과 형태 / 활용 방안 / 학습 시간를 고려해 알고리즘을 선택해야 함.

이를 편하게 하기 위해 MS에서는 표를 제공해줌.

 

Algorithm Cheat Sheet - 최적의 알고리즘을 선택할  수 있게 도와주는 표

2. Train Model

3. Score Model

4. Evaluate Model