기본 미션: k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기

선택 미션: (06-3) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기

비지도 학습 (Unsupervised Learning)

label을 알려주지 않고, 비슷한 데이터들을 군집화하는 것

군집화(clustering), 차원축소(dimentionality reduction), 은닉마코프모델(hidden markov model)

지도학습(Supervised Learning)

label을 알려주고 학습함.

분류(classification)과 회귀(regressiom)

강화학습(Reinforcement Learning)

분류할 수 있는 데이터가 존재하는 것도 아니고, 데이터가 있어도 정답이 따로 정해진 것이 아닌, 자신이 한 행동에 대한 보상(reward)을 받으며 학습

군집 알고리즘(Clustering)

• 비슷한 샘플끼리 그룹으로 모으는 작업
• 대표적인 비지도 학습 중 하나
• 데이터들의 특성을 고려해 데이터 집단(cluster)을 정의하고, 데이터 집단의 대표할 수 있는 중심점을 찾는 것
• 클러스터(Cluster): 비슷한 특성을 가진 데이터들의 집단

특징

• 비지도학습
• 처리 속도가 빠름
• 신뢰도가 낮음