학습목표

• 지도학습(Supervised Learning)이 무엇인지 알 수 있다.

핵심키워드

• 지도 학습(Supervised Learning)
• 입력(Input)
• 출력(Output)
• 구조적 데이터(Structured Data)
• 비구조적 데이터(Unstructured Data)

학습내용

• 머신러닝의 방법은 지도 학습, 비지도 학습 등 여러가지 종류가 있습니다.
• 지도 학습이란 정답이 주어져있는 데이터를 사용하여 컴퓨터를 학습시키는 방법을 뜻합니다.
• 앞 강의에서 배운 신경망을 이용해 지도 학습을 구현할 수 있습니다.
• 분야에 따라 적용되는 신경망이 다릅니다.

ex) 이미지 분류를 위해 CNN 사용, 음성을 텍스트로 변환시키기 위해 RNN 사용

• 구조적 및 비구조적 데이터를 신경망을 사용하여 예측할 수 있습니다.
• 구조적 데이터: 데이터베이스로 표현된 데이터를 말합니다. 정보의 특성이 잘 정의되어 있습니다.
• 비구조적 데이터: 이미지, 오디오와 같이 특징적인 값을 추출하기 어려운 형태의 데이터입니다. 딥러닝 덕분에 컴퓨터가 비구조적 데이터를 인식할 수 있게 되었습니다.