[생활코딩 - 머신러닝 야학] 머신러닝1 day5, 6

이미지 출처: https://opentutorials.org/course/4548

1 - 19. 군집화

군집화(clustering)는 비슷한 것들을 찾아서 그룹을 만드는 것. 분류와 혼동될 수 있으나 분류보다는 포괄적인 개념이다. 어떤 대상들을 구분해서 그룹을 만드는 것이 군집화라면 분류는 어떤 대상이 어떤 그룹에 속하는지 판단하는 것이다. 예를 들어 전 국민에게 물류서비스를 제공해야 하고, 100개의 물류센터를 만든다고 가정할 때, 전 국민의 지도상 위치(위도와 경도)를 참조해 적절히 100개의 그룹으로 묶어야 한다. 이때 이 그룹을 군집(cluster)이라고 하며 이런 군집을 만드는 것을 군집화(clustering)라고 한다. 묶어야 할 그룹들이 많아지고, 참고해야 할 특징들(위에서는 위도와 경도)이 많아진다면 자연스럽게 인간의 계산 범위를 넘어서고, 컴퓨터에게 계산을 시키는 게 나을 것이다. 다시 말해 군집화란 특징(열)이 비슷한 것들을 찾아 개체들(행)로 묶어 그룹핑하는 것이다.

 

 

1 - 20. 연관규칙학습

연관규칙학습은 장바구니 학습이라고 불리며, 쿠팡 추천시스템이나 흔히 말하는 유튜브 알고리즘(추천동영상)을 생각하면 되겠다. 관련 있는 특성(열)을 찾아주는 학습 방법이다.

 

 

1 - 21. 비지도학습 정리

비지도 학습은 탐험적이다. 데이터들의 성격을 파악하는 것이 목적이며, 독립변수와 종속변수의 구분이 중요하진 않다. 

지도학습은 역사적이며 과거의 원인과 결과를 바탕으로 원인이 발생했을 때 결과를 예측한다. 독립변수와 종속변수가 반드시 필요하다. 

 

 

1 - 22. 강화학습

강화학습의 핵심은 일단 해보는 것이다. 행동의 결과가 유리하면 상을 받고 불리한다면 벌을 받는 것이다. 마침 오늘 유튜브 동영상에서 강화학습을 통해 자동차의 주차능력을 향상 시키는 영상을 보게 됐다. 이세돌을 이긴 알파고도 강화학습을 통해 바둑을 학습시켰다고 한다. 
영상 속 주차능력을 향상 시키는 과정을 강화학습 용어로 바꿔 보면 이렇다. 

 

자동차 - 에이전트

주차장 - 환경

전진,후진, 엑셀, 브레이크 등의 행위 - 행동

빨간네모(주차공간)에 주차를 정확하게 했으면 상을 주고, 가로등이나 다른 차에 부딪히면 벌을 준다 - 보상

자동차의 현재 위치나 다른 사물들과의 거리 - 상태

 

1 - 23. 머신러닝 지도

이미지 출처: https://opentutorials.org/course/4548/28950

위 지도는 참고용. 현실에서의 머신러닝은 훨씬 더 복잡하다. 

 

1 - 24. 수업을 마치며

 

 

 

 

// 밥 먹으면서 유튜브 추천동영상에 위에 강화학습 영상이 떠서 보게 됐는데, 알고보니 강의에서 직접 소개하진 않았지만, 강화학습의 사례들이 소개된 주소에서 볼 수 있는 동영상이었다. 유튜브의 뛰어난 연관규칙학습 능력에 박수를... 아마 생활코딩 채널을 구독중이고 그 구독자가 본 영상들을 조합해서 추천해준 거겠지싶다.