1.1 Motivations

 

Files: https://strutive07.github.io/assets/images/1_1_Motivations/IE661-Week_1-Part_1-icmoon-ver-1.pdf last update datetime: Dec 29, 2019 8:30 PM

Keywords of Machine learning

  • Data mining
  • knowledge discovery
  • machine learning
  • AI
  • ..

여러 영역의 사람들이 같이 한 분야에 있어서 그럼.

그래서 일단 Machine learning이라고 부르자.

Application of machine learning

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여러가지 분야가 있음. 데이터와 해당 비즈니스 영역에 따라서 활용되는 데이터는 달라짐.

  • Text Data
  • Network Data
  • Image Data
  • TimeSeries Data

이 데이터들로 여러가지 응용 분야들이 존재함.

  • Document Classification
    • Spam Filtering
  • Stock Market Prediction
  • Car plate number recognition
  • SNS Recommendation
  • Helicopter Control (Robotics)
  • Opinion Mineing

Types of machine learning

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  • Supervised learning
    • ~~ 알아 맞추기.
    • ~~ 분류하기 등등
  • Unsupervised learning
    • ~~ 요약하기
    • ~~ clustering
  • Reinforcement Learning
    • 어떤 행동이 더 intelligent 한 행동인가
    • 로봇의 행동

이번 강의는 supervised learning, unsupervised learning을 다룰것임.

Supervised learning

원하는 결과에 대해 어떤것이 참인지 거짓인지 등 결과를 사람이 미리 알고있어야하고, 그 지식을 데이터화하여 machine에게 넣어줘야함.

예시

  • Spam filtering
  • Automatic grading
  • Automatic categorization

Classification

  • 참, 거짓 등 discrete 한 결과를 도출해내는 모델

Regression

  • continuous 한 데이터를 예측하는 모델

Unsupervised learning

기계에게 supervision을 주지 않고 온전히 기계가 데이터에서 insight 를 얻어내는 방법.

  • Discovering clusters

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  • Discovering latent factors
    • 군집의 대표적 특징, 실제 data에서는 잘 보이지 않는 숨겨져있는 대표 feature
    • 사람 얼굴 cluster의 latent factor 예시

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  • Discovering graph structures