ML lec 01 - 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명

### What is ML?

머신 러닝 또한 기본적으로는 소프트웨어이다 그러나.

스팸 필터 같은 다양한 규칙에 대해 "이거 컴퓨터가 스스로 습득하게 할 수 없을까?" 라는 의문에서 시작.

> "Filed of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed"

> "컴퓨터에 명시적으로 프로그램 하지 않고 학습할 수 있는 능력을 부여하는 연구" 아서 싸무엘(1959)

- Supervised learning

- learning with labeled examples - training set

- 라벨(설명, 태그)이 붙어 있는 예시로 학습 시킴.

- Unsupervised learning: un-labeled data 

- Google news grouping

- 구글 뉴스처럼 정해져 있지 않은 형태

- Word clustering

- 데이터가 정해져 있지 않기 때문에 데이터를 보고 스스로 학습

- Traning data set

데이터 표본을 의미

- Type of supervised learning

- Predicting final exam score based on time spent : regression

- 0 ~ 100점의 점수를 예측

- Pass/non-pass based on time spent : binary classfication

- 둘 중 하나를 고르기 때문에 분류.

- Letter grade (A,B,C,E, and F) based on time spent : multi-label classfication

- 레이블이 많아서 멀티