AI Deep Dive, Chapter 2. 왜 현재 AI가 가장 핫할까? 03. 머신러닝의 분류, 지도학습과 비지도학습

AI Deep Dive Note

Chapter 2 - 03. 머신러닝의 분류, 지도 학습과 비지도 학습

머신러닝의 네 가지 분류

지도 학습 중에서도 딥러닝인 지도학습도 있고

지도 = 가르친다. 정답(label)을 알고 있다. 강아지 1 고양이 0 레이블링.

예시

• 회귀 regression

• 분류 classification

  

  • classification

  • localization

  • object detection (자율 주행에서 많이 쓰임)

  • Instance Segmentation (pixel by pixel로 분류하는 것, 정밀하게 영역을 나눠줄 수 있다. 강아지 1, 강아지 2 구분도 가능 함.)

  • 포즈도 알려줄 수 있다. 머리가 어디, 목이 어디.

    

정답을 알고 있는 데이터가 굉장히 많아야 한다.

표정 - 랜드마크

비지도 학습

• 반대로, 정답을 모른다

• 군집화 (K-means, DBSCAN, …)

  • 키-몸무게 그룹핑

    

• 차원 축소 (데이터 전처리: PCA, SVD, …)

  • 데이터가 퍼져있을 때, 축을 하나 그어주고, 그 축 값을 읽어준다. 2D 데이터가 1D 데이터가 됐다. 데이터 용량이 워낙에 크기 때문에 전처리에 활용해야 한다.

    

• GAN (딱 비지도 학습이라 하기 약간 애매)