혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 (5주차)
[스터디 그룹] 혼자 공부하는 프로그래밍 시작하다 2022년 5주차
2월 얼마 남지 않았네요. 3월부터는 또 다른 수업도 시작하고 새로운 일이 시작되니 정말 방학같은 기분으로 혼공을 시작했는데, 이제 혼공도 다음주가 마지막이라니.. 겨울이 정말 빨리 지나간것 같네요.
뿐만 아니라 나이가 들어가니 시간은 더 빠르게 지나가고 있어서, 지금 하고 있는 하나하나가 소중한 기분이 드는것은 왜인지..
이제 머신러닝 + 딥러닝 책의 중반부이자 머신러닝의 마지막 부분인 비지도학습(unsupervised learning)에 들어왔습니다.
지도학습 (supervidsed learining)은 간단하게 말하면 레이블된 훈련 데이터 모델에서 학습해서 미래 데이터를 예측하는 것이고 대표적으로 지난 시간에 다룬 classification(분류) 및 regression(회귀) 분석이 존재한다.
반면 비지도 학습은 레이블 되지 않았거나 구조를 알수 없는 데이터를 다루며 clustering(군집) 분석이 있다.
본 챕터는 clustering, k-mean, PCA분석에 대해 다룬다.
사실상 머신러닝을 공부하면서 느끼는 것은 이 용어가 새로운 것이지 의미가 새로운것은 아닌듯 하다. 예전 통계에서 많이 사용되는 분석 방법들이라 생각되고, SAS나 SPSS등에서 수학적으로 사용되는 것들이 과학과 같이 융합되면서 컴퓨터가 학습을 하여 통계 분석하고 예측하는게 머신러닝이라고 생각된다.
따라서 기존에 통계를 전공한 사람들이 참 부럽다. 머신러닝에서 많이 나오는 모델 개념을 그 누구보다 쉽게 이해할것 같아서다. 청소년기 청년기 수학을 좋아했던 나였는데, 유난히도 통계는 싫어했었다. 기하학과 함수는 좋아했지만, 통계를 멀리했던게 약간 후회가 된다. 복수 전공이라도 통계를 같이 했다면 지금 머신러닝과 딥러닝을 자유롭게 넘나들며 날라다녔을것 같은 상상이 된다.
하지만, 이렇게 평범한 사람도 머신러닝을 할수 있다는 것에 이 글을 보는 사람들이 인공지능에 대해 보다 쉽게 받아 들일 수 있기를 바란다.
이주 학습은 과일가게 사장이 되어서 사과, 파인애플, 바나나를 계속 분석한것 같다 ㅎ
5주차 비지도 학습
K-mean 코딩에 앞서서 알고리즘을 정말 잘 요약해준 것 같아서 찰칵~^^
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이상 5주차 공부를 마쳤다.
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