머신러닝은 학습 방법에 따라 크게 두가지로 나눌 수 있습니다.
사례기반학습과 모델기반학습이 존재합니다.
사례기반학습은 주어진 input에 대해 학습한 데이터셋에서 유사도를 측정하고 label을 예측하는 방법을 얘기한다.
모델기반학습은 데이터셋에 대해 모델을 만들고, input을 모델로 예측하는 방법을 얘기한다.
'인공지능 > 이론' 카테고리의 다른 글
| (6) 선형 회귀 (0) | 2021.10.10 |
|---|---|
| (5) ROC 곡선 (0) | 2021.10.07 |
| (4) 정밀도/재현율 (0) | 2021.10.07 |
| (2) 지도학습과 비지도학습 (0) | 2021.10.06 |
| (1) 머신러닝이란? (0) | 2021.10.06 |
