Chapter 1. Motivations and Basics

1.1 Motivations

 

머신러닝은 다양한 곳에서 사용될 수 있다.

 

-메일의 스팸메일 필터링

-주식 가격 예측

 

 

머신 러닝의 분야

-지도학습

인공지능에게 줄 수 있는 가이드가 있다. 

ex)

스팸필터링

상품을 받았을 경우 어느 카테고리에 속하는지 결정

 

분류 or 회귀

분류: True or False, 학점 A, B, C, F, 감성분석을 경우 긍정적인지 부정적인지 판단

회귀: 내일의 주식 가격 예측

 

스팸인 것과 스팸이 아닌 것을 알려주고 이를 분류하게 한다.

 

 

-비지도학습

데이터가 적고 정답이 없을 때 한다.

 

군집화

잠재적인 현상의 이유 발견

 

ex) 신문기사에서 주제를 10개로 요약, 여러 얼굴의 이미지를 조합해 하나의 얼굴 이미지 찾기, 

 

-강화학습

 

 

1.2 MLE

압정을 던지는 시행을 한다고 할 때, 동그란 쪽을 헤드라 하고 뾰족한 쪽을 테일이라고 했을 때 각각 헤드와 테일이 나올 확률은 어떻게 되는가?

 

이항분포

이산분포 중의 하나라 각각이 독립이며 Yes or No의 시행을 갖고 있다.

 

최대 가능성 예측

P(D|θ)=θ^ah(1-θ)^ar

 

MLE(Maximum Likelihood Estimation)

:등장할 확률이 가장 높은 θ를 찾는 것!