기계학습 Machine Learning
1. 지도 학습 Supervised Learning
- 분류 Classification
범주형 예측
- 회귀 Regression
숫자로 된 data 예측
ex) Decision Tree, Random Forest, KNN, SVM, Neural Network
인공 신경망 = Neural Network = Deep Learning
사람의 두뇌가 동작하는 방법을 모방하여 기계가 학습할 수 있도록 고안된 알고리즘
2. 비지도 학습 Unsupervised Learning
- 군집화 Clustering
- 변환 Transform
- 연관 Association
3. 강화 학습 Reinforcement Learning
지도학습 과정
1. 독립변수(원인), 종속변수(결과)로 이루어진 과거의 data 준비
2. 모델의 구조 생성
3. 데이터로 모델을 학습(FIT)
4. 모델 이용
One-Hot Encoding
범주형 data를 학습하기 위해 필수적으로 거쳐야하는 단계
숫자형 VS 범주형
| 숫자형 | 범주형 | |
| Activation Function | Identity (y=x) | Softmax |
| Loss | mse | categorical_crossentropy |