[TIL] camp_day39_240611

학습 내용

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1. 지도학습과 비지도학습
   1. 지도학습 : 정답이 있는 데이터를 통해 결과에 대한 예측을 만들어내는 방법
      • 분류와 회귀로 나뉨 : 분류모델은 예측값으로 이산적인 값을 출력하고, 회귀모델은 예측값으로 연속적인 값을 출력
      • 선형회귀, 로지스틱회귀, 나이브 베이즈, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 인공신경망 등의 기법 사용
      2. 비지도학습 : 정답이 없는 데이터를 분석하여 그 속에서 패턴을 찾거나 데이터를 그룹화시킴
      • 군집화와 차원축소로 나뉨
      3. 두 방법의 차이점
      • 지도학습은 일기예보와 같이 새로운 데이터의 결과를 예측한다면,
        비지도학습은 이상치 판정과 같이 많은 양의 새로운 데이터에 대하여 통찰력을 얻는다
      • 비지도학습은 지도학습에 비해 데이터의 양이 많아야 유효하기 때문에, 범용적으로 활용하는 도메인이 많지 않다.

고찰 & 기타

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• 통계와 머신러닝을 배울 수록 빅데이터 분석기사 필기 내용으로 어렴풋이 외우고 읽었던 내용이 명확해지는 것 같다.
• 다만 아직 큰 그림에 대해 감을 못 잡은 것 같아서... 디지털이 아니라 아날로그로 쓰고 그려가면서 내용 정리가 필요한 시점이다.