[머신러닝 야학 2기] 1일차 - 지도학습의 빅픽쳐

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opentutorials.org/course/4570/28967

지도학습의 빅픽쳐 - 생활코딩

 

지도학습의 빅픽쳐

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지도학습의 과정에 대해서 알아보겠다. 먼저 지도학습을 시작하기 위해서는 1. 과거의 데이터가 필요하다.

 

예를들어서 우리가 레모네이드 카페를 운영한다고 생각을 해보자.

우리는 가게를 운영할때 만약 레몬을 많이 준비하면?? 버려야 하고!  레몬을 적게 준비하면 손님을 놓치게 되는 일이 생겨버린다.

 

따라서 그 날에 맞는 판매량을 예측하는것이 필요하고 그것이 우리의 목표다.

 

온도	판매량
20	40
21	42
22	44
23	46

 

다음과 같은 표를 보면 온도에 따라 판매량이 달라지는 것을 볼 수 있다. 이것은 온도와 판매량 사이의 관계가 있다는 것이다. 이 내용이 지도학습에서 정말 중요한 내용이다.

 

표에서 온도와 같은 데이터를 독립변수, 판매량을 종속변수라고 말한다.

 

이제 이 데이터를 가지고 모델을 만들어 보도록 하자.

2. 우선 모델의 구조를 만들어야 한다. 여기서는 독립변수의 수에 따라서 모델의 구조가 달라지게 된다.

 

이제 3. 데이터로 모델을 학습(FIT)한다. 이 모델을 통해서 우리는 온도*2 = 판매량이 된다는 것을 알게되었다. 이제 이 모델을 이용해보도록 하자.

 

만약 내가 일기예보를 통해 내일 온도가 15도라고 알게 되었다고 하면 이 모델은 판매량을 30개로 예측을 하게 되고 우리는 이를 활용하여 레모네이드 30개 만큼의 레몬을 준비하면 되는 것이다.

 

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다음 그림은 위 내용을 한번에 정리를 한 표다. 강의 내용을 보면 나와있다.