[Python][TensorFlow] 01. basic ML의 용어와 개념 설명

TensorFlow(basic ML의 용어와 개념 설명)

1. Machine Learing

   • 정교하게 모든 상황들을 프로그래머가 커버하기에는 너무나 많기 때문에 어떤 자료 또는 현상에서 자동으로 학습해서 능력을 가지게 되는 소프트웨어

   • 학습을 하기 위해서는 label이 붙어있는 example이 주어져야 한다.(Supervised learning)

   • 미리 lable를 달기가 어려운 경우가 있다. 이럴 경우는 데이터를 보고 스스로 학습을 하게 된다.(Unsupervised learning)

2. Supervised learning

   • 머신러닝에서 가장 일반적인 문제

     • Image labeling

     • Email spam filter

     • Predicting exam score

   • Training data set

     • 머신러닝을 시켜서 답을 얻기 위해서 필요한 데이터들

   • 공부한 시간에 대한 시험 성적을 예측

     • regression

   • 공부한 시간에 대해 합격/불합격 나누기

     • binary classification

   • 공부한 시간에 대한 학점(A, B, C, D, E, F)

     • multi-label classification