교사학습과 비교사학습

이것도 그리 길지않은내용입니다.

교사학습(Supervised Learning) - Classification

트레이닝 데이터로 부터 새로 입력된 타겟 데이터의 성질을 분류해낸다 요고는 Classification

트레이닝 데이터는 입력된 트레이닝 객체에 대한 속성을 벡터형태로 갖고있고, 이 벡터와 새로이 들어온 타겟 데이터의 속성을 비교하여 분류해낸다.

  - 나이브 베이지안

  - 서포트 벡터 머신 (SVM)

  - 회귀분석

  - 신경망

등이 있다

비교사학습(Unsupervised Learning) - Clustering

트레이닝 데이터가 존재하지 않는 분류방식으로 이것들을 클러스터링이라한다

타겟 데이터가 어떤 속성으로 구성되어있는지 알아내는데 중점을 두고 이 타겟 데이터를 유사한 것 끼리 묶어주는 것

  - K-Means

  - CRARA

등이 있다

준교사학습도 있는데, 양념후라이드 반반같은거겠찌? 아니면 의료IT마케팅학과처럼 잡스럽게 저 두개를 합쳐놓은것이거나