패스트캠퍼스 강필성의비즈니스분석 30일 도전 챌린지! 3일차

23.02.22  22: 31 ~ 22:51

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1. 지도학습
: 입/출력 변수가 정해져있음, 둘 사이의 관계를 규명하는 학습
정답이 존재한다
-> 기계학습, 머신러닝, 밥을 줘야지 공부하는애, 직접 하나하나 떠먹여 줘야한다. 
- 분류: 명목형 변수 예측
- 회귀: 연속형 변수 예측
- 군집화: 유사 개체들의 집단을 판별한다. K-평균 군집화/ 계층 군집/군집을 하는 방법은 다양함. Clustering  
  - 군집화에서는 이상치 탐지를 한다. 이상치 탐지는 영어로 Anomaly Detection이다. 

 

2. 비지도학습
:: 출력 변수가 없는 데이터의 특질이나 특성을 파악하는 학습
-> 딥러닝, 군집화, 스스로 알아서 공부하고, 분류하고 그렇습니다.

3. 사용 데이터의 구분기준

- 정형 데이터: 수치형 데이터
- 비정형 데이터: 이미지/음성/텍스트/영상 등 숫자가 아닌 데이터

4. 학습 목적과 모델 업데이트에 따른 구분이 있다.
- static learning: 정적학습으로 대부분 기초적인 것. 
- Incremental learnung : 증강학습. 
- Reinforcement learning: 강화학습 자율주행, 휴머노이드 등 이런건 강화학습이다., AI가 스스로 최선을 찾아가는것이다. 



그리고 다음 강의는 활용사례인데 교수님이 프로젝트하면서 말씀하신 프로젝트 이야기를 해주면 1단원은 끝이다.

교수님이 쉽게 잘 풀어 이야기해주셔서 비교적 이해가 쉬웠다. 교수님이 직접 연구실에서 프로젝트한 부분들을 디테일한 예시로 많이 들어주는데 이거는 강의자료랑 연관되어있으므로 일부러 이야기를 적지 않았다. 그러다보니 쫌... 그렇지만! 다음에 강의 노트를 적을때는 개인적으로 찾은 부분도 추가해서 써야겠다~~~  그리고 알고있던 지도학습과 비지도학습, 강화학습에 대한 내용과 개념들을 더 확실하고 자세히 설명할 수 있게된 수업차시였다.  

내일이면 1단원 끝내고 2단원 들어갈 수 있을 것 같군. 부지런하게 듣자~ 직장병행하며 쫌쫌따리하기 어렵군.. 

오늘 정말 힘든 하루고,, 몸도 아프고 그렇지만 환급반을 위해서 게을리하지않앗습니다.

후후....

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

http://bit.ly/3Y34pE0