o 행(row)
- 개체(instance)
- 관측치(observed value)
- 기록(record)
- 사례(example)
- 경우(case)
o 열(column)
- 특성(feature)
- 속성(attribute)
- 변수(variable)
- 독립변수 = 원인이 되는 열
- 종속변수 = 결과가 되는 열
- 독립변수와 종속변수의 관계를 인과관계라고 한다
- 인과관계는 상관관계에 포함된다
- 문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 ‘지도학습’이라고 합니다.
- 누가 정답을 알려주지 않았는데도 무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것
- 경험을 통해 “더 좋은 답”을 찾아가는 것
- 과거의 데이터로부터 학습해서 결과를 예측하는 데에 주로 사용
- 숫자를 예측해야 한다면 지도학습의 회귀 사용
| 독립변수 | 종속변수 | 학습시킬 데이터를 만드는 방법 |
|---|---|---|
| 공부시간 | 시험점수 (10점, 20점) |
사람들의 공부시간을 입력받고 점수를 확인한다 |
| 온도 | 레모네이드 판매량 | 온도와 그날의 판매량을 기록한다 |
| 역세권, 조망 등 | 집 값 | 집과 역까지의 거리, 수치화된 조망의 평점 등을 집 값과 함께 기록한다 |
| 온실 기체량 | 기온 변화량 | 과거에 배출된 온실 기체량과 기온의 변화량을 기록한다 |
| 자동차 속도 | 충돌 시 사망 확률 | 충돌시 속도와 사상자를 기록한다 |
| 나이 | 키 | 학생들의 나이에 따른 키를 기록한다 |
- 결과가 숫자가 아닌 문자라면 지도학습의 분류 사용
| 독립변수 | 종속변수 | 학습시킬 데이터를 만드는 방법 |
|---|---|---|
| 공부시간 | 합격 여부 | 사람들의 공부시간을 입력받고, 최종 합격여부를 확인한다 |
| X-ray 사진과 영상 속 종양의 크기, 두께 | 악성 종양 여부 | 의학적으로 양성과 음성이 확인된 사진과 영상 데이터를 모은다 |
| 품종, 산도, 당도, 지역, 연도 | 와인의 등급 | 소믈리에를 통해서 등급이 확인된 와인을 가지고 품종, 산도 등의 독립변수를 정하고 기록한다 |
| 키, 몸무게, 시력, 지병 | 현역, 공익, 면제 | 키, 몸무게, 시력, 지병 등을 토대로 현역, 공익, 면제인지를 확인한다 |
| 메일 발신인, 제목, 본문 내용 | 스팸 메일 여부 | 이제까지 받은 메일을 모으고, 이들을 스팸 메일과 일반 메일로 구분한다 |
| 고기의 지방함량, 지방색, 성숙도, 육색 | 소고기 등급 | 소고기의 정보를 토대로 등급을 측정한다 |
- 어떤 대상들을 구분해서 그룹을 만드는 것
- 관측치(행)를 그룹핑 해주는 것
- 서로 연관된 특징을 찾아내는 것
- 특성(열)을 그룹핑 해주는 것
| 학습 | 성격 | 요구 |
|---|---|---|
| 비지도학습 | 탐험 | 변수 / 변수 / 변수 |
| 지도학습 | 역사 | 독립변수 / 종속변수 |
| 강화학습 | 배움 |
- 일단 해보면서 경험을 통해서 실력을 키워가는 것
- 행동의 결과가 자신에게 유리한 것이었다면 상을 받고, 불리한 것이었다면 벌을 받는 것
| URL | 설명 |
|---|---|
| https://www.youtube.com/watch?v=VMp6pq6_QjI | 강화학습을 이용해서 자동차의 주차능력을 향상시키는 예제입니다 |
| https://youtu.be/kopoLzvh5jY | 시뮬레이션 환경을 이용한 숨바꼭질 강화학습 영상입니다 |
| https://youtu.be/QilHGSYbjDQ | 팩맨의 게임능력을 향상시키는 예제입니다 |
| https://youtu.be/ZhsEKTo7V04 | 강화학습을 통해 로봇팔이 문 여는 방법을 터득하는 영상입니다 |
| https://www.youtube.com/watch?v=Aut32pR5PQA | 2D 시뮬레이터 상에서 강화학습을 이용해 자율주행 기능을 구현하는 영상입니다 |
| https://www.youtube.com/watch?v=WSW-5m8lRMs&t=357s | 인공신경망과 강화학습을 이용해 플래피 버드 게임을 하는 인공지능을 만드는 영상입니다 |