Machine Learning의 종류

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• 지도 학습(supervised learning): 정답(Label)이 있는 데이터를 이용해 학습.
  • 이중분류, 다중분류(classification)
  • 회귀(regression): 연속적인 값의 예측, 분류와 달리 Label의 개수에 따라 그 개수가 결정되지 않음.
• 비지도 학습(unsupervised learning): Label이 없는 데이터를 이용. 특징에 따라 데이터를 구분해 스스로 학습.
  • 군집화(clustering): 데이터를 여러 그룹으로 묶음.
  • 차원 축소(dimesionally redution): 차원은 데이터의 특징(feature)을 의미, 데이터의 feature를 줄이는 과정.
• 강화 학습: 시행착오를 거쳐 학습하는 방식.

Choosing right estimator

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