[DS] 0. Introduction

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Types of Machine Learning

크게 3가지로 분류

• Supervised Learning:
  Input에 대해. 모든 정답 Label이 있는 경우
  (e.g. 강아지 사진 분류 (Output: O나 X))
• Unsupervised Learning:
  궁극적인 Label (Output)이 없음
  (패턴 찾기(clustering), feature learning)
• Reinforcement Learning

Semi- / Weakly-Supervised Learning

• Semi-supervised learning
  (small portion of) labeled data + (Many) unlabeled data
• Weakly-supervised learning
  원하는 Task에 대한 label이 아닌, 도움이 되는 label이 있는 경우

Self-supervised Learning

자가학습

Data Preparation

• Data exploration
  EDA(Exploratory data analysis, 탐색적 데이터 분석)
• Data quality
  Data error check
• Missing values
• Handling outliers
• Data transformation
• Feature selection
• Data sampling