Supervised Learning

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Definition

라벨 데이터는 입력 샘플에 해당하는 정답(Ground Truth) 라벨과 쌍을 이루어, 지도 기계 학습의 기초를 형성합니다. 이를 통해 알고리즘은 입력과 출력 …

경험적 위험 최소화(ERM)는 지도 학습 모델을 훈련하기 위한 표준 목적 함수입니다. 이는 주어진 함수 클래스에서 평균 경험적 손실(학습 오차)을 최소화하는 가 …

이 중요한 단계는 알고리즘이 입력과 출력 간의 관계를 학습할 수 있도록 원시 데이터 포인트에 의미 있는 메타데이터를 부착하는 것입니다. 예를 들어, 이미지 내 …

이진 분류는 출력 변수가 참/거짓이나 스팸/정상 메일과 같이 정확히 두 가지 가능한 결과를 갖는 범주형 변수인 기본 머신러닝 문제입니다. 로지스틱 회귀와 같은 …

능동 학습은 모델이 인간에게 레이블링할 가장 정보량이 많은 인스턴스를 선택할 수 있도록 함으로써 필요한 레이블 데이터의 양을 줄입니다. 무작위 샘플을 수동으로 …

다중 인스턴스 학습(Multiple Instance Learning, MIL)은 데이터가 단일 레이블을 가진 ‘인스턴스 묶음(Bags)‘으 …