차례:
정의-지도 학습이란 무엇입니까?
지도 학습은 기계가 기계에 공급 된 관련 데이터를 기반으로 물체, 문제 또는 상황을 분류 할 수 있도록하는 방법입니다. 기계에는 정확한 분류를 수행 할 수있을 때까지 물체, 사람 또는 상황의 특성, 패턴, 치수, 색상 및 높이와 같은 데이터가 반복적으로 제공됩니다. 지도 학습은 실제 시나리오에 적용되는 인기 기술 또는 개념입니다. 지도 학습은 제품 권장 사항을 제공하고 고객 데이터를 기반으로 고객을 분류하며 이전 증상을 기반으로 질병을 진단하고 다른 많은 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
Techopedia는지도 학습을 설명합니다
지도 학습 중에는 기계가 분류를 수행하는 데이터를 기반으로 데이터 마이닝 용어로 훈련 데이터라고하는 데이터가 제공됩니다. 예를 들어 과일을 분류하기 위해 시스템이 필요한 경우 색, 모양, 치수 및 크기와 같은 교육 데이터가 제공됩니다. 이 데이터를 바탕으로 과일을 분류 할 수 있습니다.
일반적으로 시스템은 정확한 분류를 수행 할 수 있도록 이러한 프로세스를 여러 번 반복해야합니다. 신용 카드 사기 탐지 및 질병 분류와 같은 실제 분류는 복잡한 작업이므로 기계는 합리적인 능력을 달성하기 위해 적절한 데이터와 여러 번의 학습 세션이 필요합니다.
