[ML/DL] Introduction of ML/ ML을 위한 기초 지식

Definition of ML

• Inductive bias : 인공지능에서 말하는 "Learning"이란 데이터를 분석하여 예측 performance를 개선하기 위하여 경험을 전문지식으로 전화하는 과정임. 
• Formulation: training data- 경험, ouput- specific task에 특화된 어떤 전문가이라고 할 수 있음.

 

ML의 다양한 type

• Prediction
  • input: ${(x_1, y_1), ..., (x_n, y_n)}$
  • ouput: $f$ :$X$→ $Y$ 를 잘 이해할 수 있도록 하는 함수 $f$
  • Dataset이 주어졌을 때 best function을 찾는 과정. 예시로 Prediction과 Classificaiton이 있음.
    1. Supervised Learning
    2. Active Learning
    3. Semi-Supervised Learning
• Understanding
• Policy