Supervised Learning 를 사용하면 좋을 경우
추천 시스템의 학습은 supervised learning 과 다르다. 추천 시스템은 오직 사용자가 선택한 결과만을 가지고 학습하기 때문에, log data 는 partial information 형식을 지닌다. 반면 지도 학습은 그 사...
Decision Tree란 Decision Trees(DT, 의사결정나무)는 비모수(non-parametric)적인 supervised learning 방법으로, 주로 classification과 regression 문제에 사용됩니다. 이 기법의 목적은 데이터의 feature로부터 유도된 간단한 결정 규칙을 학습하여, targe...
this variable explains the variation in the response variable supervised learning 중 어떤 한 task 는 feature 의 집합이 주어졌을 때, 숫자형 target 값을 예측하는 것인데, 여기서 feature 를 predictor 라 부른다 (e.g. 마일리...
supervised learning label 이 붙어 있는 데이터 포인트 집합을 학습하여, 같은 레이블을 가진 데이터는 서로 가깝게, 다른 레이블을 가진 데이터는 멀리 떨어지도록 거리를 학습합니다.
...질을 동시에 갖는 것이 on-policy distillation 이다. 아래에서 두 기준을 하나씩 정리한다. 감독 신호란 무엇인가 감독 신호(supervision signal)는 supervised learning의 label만 가리키는 게 아니다. 파라미터를 업데이트할 때 모델이 받는 정답·평가 정보를 통틀어 부르는 말이라, RL의 reward 스칼라도 감독 신호다. 어원만 겹칠 뿐 “s...
clustering K-means DBSCAN anomaly detection One-class support vector machine Isolation Forest dimensionality reduction machine learning/dimensionality reduction/Principal...
metric learning 은 데이터 포인트 간의 거리를 측정하는 방법을 학습하는 기법입니다.
어떤 문제를 푸냐에 따라 방식이 달라진다: 분류 또는 회귀.
binary classification 의 핵심은 D 차원 공간에 존재하는 example 들을 레이블에 따라 두 파티션으로 나눈다는 것이다. 이때, 공간을 나누는 역할을 hyperplane 이 맡게된다.
추천 시스템의 학습은 supervised learning 과 다르다. 추천 시스템은 오직 사용자가 선택한 결과만을 가지고 학습하기 때문에, log data 는 partial information 형식을 지닌다. 반면 지도 학습은 그 사용자에 대해서 가장 적합한 best ranking items 전체를 학습하기...
Decision Trees(DT, 의사결정나무)는 비모수(non-parametric)적인 supervised learning 방법으로, 주로 classification과 regression 문제에 사용됩니다. 이 기법의 목적은 데이터의 feature로부터 유도된 간단한 결정 규칙을 학습하여, target 변수의...
logistic regression model 은 classification 문제를 해결하는데 사용하는 모델이다.
Semi-supervised learning은 label이 있는 데이터와 label이 없는 데이터를 함께 써서 모델을 학습하는 설정이다. label은 비싸고 unlabeled data는 많은 상황에서 자주 등장한다.
Linear Regression 는 다음과 같은 형태의 모델을 의미한다
Fraud Detection x^{(i)} is features of user i‘s activities Model p(x) from data: p(x)\lt\varepsilon 인 경우를 체크하여 비정상적인 활동을 감지 Monitoring computers in a data center x^{(i)} is features of machine i...