일공이의 IT노트

분류 문제 출력하는 타깃 클래스가 두 개뿐인 학습 작업을 이진 분류(binary classification)라고 한다. {예, 아니요}, {빨강, 검정}, {진실, 거짓} 같은 타깃을 가진 문제들은 수학적으로 {-1, +1} 혹은 {0, 1}로 표현된다. 세 가지 이상의 타깃 클래스가 있는 문제를 다중 범주(multiclass) 문제라고 한다. 분류 모델 생성 과정 1. 데이터셋 준비 sklearn에 내장된 iris(붓꽃) 데이터셋은 대표적인 간단한 분류 데이터셋이다. 20세기 중반 통계학자인 로널드 피셔 경(Sir Ronald Fisher)이 우리가 현재 '분류'라고 하는 내용을 다룬 초기 학술 논문에 등장하여 가끔 피셔의 iris 데이터셋이라고도 한다. 데이터의 각 행은 붓꽃 하나를 꽃받침과 꽃잎의 ..

머신 러닝의 탄생 1950년대에 IBM에서 일하던 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 컴퓨터에게 체스를 두는 일을 시키는 대신에 체스를 두는 방법을 학습하도록 했다는 이야기가 있다. 체스를 두는 방법을 학습하는, 즉 어떤 작업에 필요한 스킬을 학습하는 작업을 '메타(meta) 작업'이라고 하는데 이는 머신 러닝 시스템의 기초가 되는 개념이다. 컴퓨터는 시키는 일을 하고, 우리는 컴퓨터에 능력을 개발하라고 명령할 수 있다. 그러므로 컴퓨터는 학습할 수 있다는 것이다. 계산 학습 시스템(computational learning systems)에는 수많은 종류가 있는데, 이러한 종류를 다루는 학문 분야를 머신 러닝(machine learning)이라고 한다. 예를 들어, 한 번도 보지 못한 미지의 동물 ..