회귀와 분류(Regression and Classification)

신경망에서 다루는 문제는 크게 회귀와 분류(Regression and Classification)로 나눌 수 있다.

[회귀, Regression]

: 데이터의 경향성으로 연속적인 수치를 예측.

▷ 신장 데이터로 체중 예측

▷ 현재까지의 주가 흐름으로 내일의 주가 예측

 예측 결과값은 2,400원, 340개, 167.3cm, 23kg 등 처럼 연속적인 수치.

 위 그래프에서는 직선을 이용해 데이터의 경향성을 파악중.

 회귀 문제의 경우 출력층의 출력이 그대로 예측값이 됨.

[분류, Classification]

: 데이터를 정해진 범주에 따라 분류.

▷ 잎의 이미지로 식물을 분류

▷ 사진 속 인물을 남녀로 분류

▷ 손으로 쓴 알파벳을 a부터 z까지 분류

 분류 문제의 결과는 '단풍', '남자', 'C' 처럼 이산값(정확하게 분류되는).

 

 각 색은 하나의 그룹을 의미.

 뉴런들의 출력값은 각 범주로 분류될 확률.