Article : 쉽게 배우는 AI 8. 지도학습이란?

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[쉽게 배우는 AI] 8. 지도학습이란? | 요즘IT

 

 

 

 

<아티클 내용 요약>

- 지도 학습은 과거에 있었던 사건이 원인과 결과로 기록되어 있는 역사와 비슷하다. 

- 지도 학습은 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용된다. 

- 머신 러닝의 지도 학습은 충분히 많은 데이터를 수집해야 한다.

- 데이터는 독립변수와 종속변수로 이루어져야 하고, 지도학습을 훈련시키면 컴퓨터는 모델을 만든다. 

- 지도 학습은 복잡한 상황일수록 진가를 발휘한다.  

- 지도 학습을 하기 위해선 과거의 데이터를 독립변수와 종속변수로 분리시켜야 한다. 그리고 독립변수와 종속변수의 관계를 컴퓨터에게 학습시키면 컴퓨터는 그 관계를 설명할 수 있는 공식을 만들어 낸다. 이 공식이 '모델'이다. 

- 좋은 모델이 되려면 데이터가 많고 정확할수록 좋다. 

- 과거에는 이런 공식을 만들려면 고도의 실험과 높은 수준의 수학이 필요했지만 머신 러닝이 등장하면서 과거와 비교할 수 없을 정도로 적은 지식과 노력으로 나의 공식을 만들어서 사용할 수 있게 됐다. 

- 머신 러닝은 '공식의 대중화'다. 

 

 

 

 

<알게 된 개념>

- 머신 러닝의 개념과 배운 용어들을 가지고 차근히 넘어가서 처음에 머신러닝을 접했던 때에 비하면 훨씬 이해할 수 있는 느낌이다. 그렇지만 아직도 용어가 헷갈려서 독립 변수와 종속 변수가 무엇인지 다시 찾아봤다. 

 

여기까지 읽으면서 느낀 것은 내가 용어를 많이 어려워한다는 점이다. 

읽으면서는 무엇인지 알겠지만 다른 것과 접목해서 보면 '이거였나?'라는 생각이 먼저 들기 때문이다. 

그래도 오늘처럼 헷갈리면 다시 찾아보면 되겠지 그러다 보면 알겠지 파이팅이다.