[Coursera] 2. Unsupervised Learning (Andrew Ng)

*본 글은 Coursera의 Andrew Ng 머신러닝 강의를 보고 정리한 내용입니다.

(처음 사용하는 사용자라면 7일간 무료로 들을 수 있습니다.)

 

Supervised Machine Learning: Regression and Classification

1. Unsupervised Learning(비지도 학습)

- Supervised Learning(지도 학습)이 정답 데이터을 통해서 학습을 하는 거라면 
- Unsupervised Learning(비지도 학습)은 정답 데이터가 없는 상태에서의 학습이다.
그 예로 Clustering(그룹화)있으며, 정답데이터 없이 비슷한 데이터들을 하나의 그룹으로 인지한다.

- Unsupervised Learning(비지도 학습)은 데이터의 구조(연관성)를 찾기 위한 것이다.

 

Unsupervised Learning(비지도 학습) 예시

- Clustering(클러스터): Group similar data point together

- Anomaly Detection(이상치 탐지): Find unusual data points

- Dimensionality Reduction(차원 축소): Compress data using fewer number

 

매 강의마다 Question이 있는데 한번씩 개념을 다시 잡아주는 것이 좋은 것 같습니다.

여기서의 문제는 지도 학습과 비지도 학습에 대한 분류 문제를 풀었습니다.

 

*아마도 향후 Supervised Learning을 배우고서 더 자세히 배울 것 같습니다.