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Machine Learning

JungSu Kim edited this page Feb 4, 2016 · 2 revisions

Reference

활용사례

  • 아마존 상품 추천 서비스
  • facebook 개인 추천 광고

머신러닝 수행단계

  1. 데이터 수집
  2. 데이터 정리
  3. ML 알고리즘 선택
  4. 훈련과 테스트
  5. 실전
  6. 피드백

머신러닝에 필요한 능력

  • 수학
  • 통계학
  • 알고리즘 이해
  • 비즈니스 이해

머신러닝의 종류

  • 지도학습 (Supervised Learning)
    • 데이터를 학습하는 과정에서 사람이 개입하는 학습방법
    • 회귀 (Regression)
      • 결정 트리
      • Random Forests
      • Boosting Trees
      • Neural Networks
      • Support Vector Regression
    • 분류 (Classification)
      • Naive-Bayes
      • K-Nearest Neighbors
      • Logistic Regression
      • Support Vector Machine
  • 자율학습 (Unsupervised Learning)
    • 데이터를 학습하는 과정에서 사람이 개입하지 않는 학습방법
    • 군집화 (Clustering)
      • K 평균
      • Mixture Models
      • Hierarchical Clustering

머신러닝 컨닝페이퍼

By Python

By Scala

By Solutions

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