[머신러닝] Introduction to Machine Learning - 컴도리돌이

 

머신 러닝이란

 

->컴퓨터에게 정확한 프로그래밍되지 않고 학습할 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야다.

->컴퓨터 프로그램은 일부 과제 T와 성과 측정 P에 관해서 경험 E로부터 배운다고 하며, 만약 경험 E에 의해 측정된 T에 있어서의 과제에서의 성능이 향상된다면 P에 의해 측정된다고 한다.

 

 

example - 암 질병 문제

 

T : 특정 환자에 대한 암 상태를 예상하는 것P : 정확하게 분류된 환자의 비율E : 주어진 암 상태를 가진 연속적인 DNA의 집합

 

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problem setting

 

 1. Set of examples X = {x1, ... , xn} 2. Unknown target function f: X -> Y 3. set of unction hypothesis H = {h | h : X-> Y } ,h ≈ f

 

입력(input) : Training examples { (xi, yi) } of unknown target function f

출력(output) : Hypothesis h ∈ H that best approximates target function f

 

 

->특정 교육 예제를 통해 일반적인 개념 획득
->전체 인스턴스 집합 'X'에 걸쳐 목표 개념과 동일한 가설 'h'를 결정한다.
->보이지 않는 인스턴스에 대한 최상의 가설이 관측된 훈련 데이터에 가장 적합한 가설이라고 가정함