머신러닝의 종류 - 지도 학습 vs. 비지도 학습

지도 학습(supervised learning)

• 출력 변수(Y)가 존재하여 입력 변수(X)와 출력 변수 사이의 관계인 f를 추정하는 데에 초점을 맞춤 
• 회귀(regression): 입력 변수 X에 대해서 연속형 출력 변수 Y를 예측 (ex. 센서값에 따른 wafer 두께 예측)
• 분류(classification): 입력 변수 X에 대해서 이산형 출력 변수 Y(class)를 예측 (ex. 센서값에 따른 불량 여부 예측)

 

비지도 학습(unsupervised learning)

• 출력 변수(Y)가 존재하지 않고, 입력 변수(X) 간의 관계에 초점을 맞춤
• 입력 변수 값이 유사한 데이터 끼리 그룹핑 해주는 군집분석(cluster analysis), 입력 변수의 차원을 축소하는 PCA(principal component analysis), 한 단위에 있는 아이템들간의 상관 관계를 분석해주는 Apriori 연관성 분석 등이 있음

 

Source: https://school.geekwall.in/p/ByUqPnV_7/unsupervised-learning-with-python