Example: A program for soccer tactics
T(tasks): Win the game
P(performance measure): Goal
E(experience): (x) Player's movements / (y) Evaluation
Tasks
- Classification (Discrete Target Values ex: 손글씨) ← Supervised
- Regression (Real Target Values ex: 연속된 값 측정) ← Supervised(레이블있는)
- Clustering (No Target Values Target Values ex: 군집) ← Unsupervised(레이블없는)
Performance
- Classification (0-1 loss function) True & False
- Regression (L2 loss function) 선으로부터 근사치(거리:Distance)에 높은 점수, 먼 곳에 낮은 점수, 거리들의 제곱의 합을 최소로 하는 것이 목적
- Clustering 군집의 중심으로 부터 거리 근사치(거리:Distance)에 높은 점수, 먼 곳에 낮은 점수, 거리들의 제곱의 합을 최소로 하는 것이 목적
Experience
- Classification (labeled data) 미리 값을 다 주고 훈련을 시킨다음에 예측한다.
- Regression (labeled data) 미리 값을 다 주고 훈련을 시킨다음에 예측한다.
- Clustering (unlabeled data) 데이터를 주고 어디가 뭉쳐있는지 알아서 판단한다.