모두의 인공지능 10주차 정리

소개글

"모두의 인공지능 10주차 정리"에 대한 내용입니다.

목차

1. 회귀와 분류
1) 데이터마이닝 data mining 머신러닝 machine learning
2) 회귀 regression
3) 분류 classification

2. 군집화
1) 군집화
2) k-means 알고리즘
3) 계층적 클러스터링(hierarchical clustering)
4) 적용 사례

3. 추천
1) netflix/amazon
2) 추천 시스템 recommender system-원리(협업 필터링)

본문내용

1. 회귀와 분류

1) 데이터마이닝 data mining 머신러닝 machine learning
• 데이터마이닝(data mining)은 대규모로 저장된 데이터 안에서 (체계적이고 자동적으
로) 규칙이나 패턴을 찾아내는 것.
• 머신러닝이란 세상을 관찰한 기록정보에서 패턴을 추측하고 통찰을 이끌어내는 데 활
용되는 도구나 방법론들의 모임

2) 회귀 regression
기울기와 절편을 알아내는 것

3) 분류 classification
머신러닝에서 분류는 어떤 범주에 속하는지 구분하는 문제
어떤 범주에 어떤 것이 있는지 아는상황에서 새로운 관측이 학습(훈련)에 근거하여 어떤 범주에 속한지 구분해 내는 것
예를들자면 이때까지 왔던 메일을 기반으로 학습하여 새로운 메일이 왔을 때 스팸메일인지 아닌지(idetification) 구분(분류)[classification]해서 알려주는 것이다. 분류는 일종의 패턴 인식이다.
spam vs ham

참고 자료

없음