2021-05-21 precision, recall ADD

New Technology/AI/README.md

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-- **머신러닝:** 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분입니다.
-- **데이터 마이닝:** 정형화된 데이터를 중심으로 분석하고 이해하고 예측하는 분야
-- **지도학습 (Supervised learning):** 정답을 주고 학습시키는 머신러닝의 방법론. 대표적으로 regression과 classification이 입니다.
-- **비지도학습 (Unsupervised learning):** 정답없는 데이터를 어떻게 구성되었는지를 알아내는 머신러닝의 학습 방법론. 지도 학습 혹은 강화 학습과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않습니다.
+- **머신러닝:** 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야입니다.
+- **데이터 마이닝:** 정형화된 데이터를 중심으로 분석하고 이해하고 예측하는 분야입니다.
+- **지도학습 (Supervised learning):** 정답을 주고 학습시키는 머신러닝의 방법론. 대표적으로 regression과 classification이 있습니다.
+- **비지도학습 (Unsupervised learning):** 정답이 없는 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 머신러닝의 학습 방법론. 지도 학습 혹은 강화 학습과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않습니다.
 - **강화학습 (Reinforcement Learning):** 설정된 환경속에 보상을 주며 학습하는 머신러닝의 학습 방법론입니다.
 - **Representation Learning:** 부분적인 특징을 찾는 것이 아닌 하나의 뉴럴 넷 모델로 전체의 특징을 학습하는 것을 의미합니다.
 - **선형 회귀 (Linear Regression):** 종속 변수 y와 한개 이상의 독립 변수 x와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법입니다. ([위키링크](https://ko.wikipedia.org/wiki/선형_회귀))
 - **자연어처리 (NLP):** 인간의 언어 형상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 모사 할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나입니다. ([위키링크](https://ko.wikipedia.org/wiki/자연어_처리))
 - **학습 데이터 (Training data):** 모델을 학습시킬 때 사용할 데이터입니다. 학습데이터로 학습 후 모델의 여러 파라미터들을 결정합니다.
 - **테스트 데이터 (Test data):** 실제 학습된 모델을 평가하는데 사용되는 데이터입니다.
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+- **정밀도와 재현율 (precision / recall):** binary classification을 사용하는 분야에서, 정밀도는 모델이 추출한 내용 중 정답의 비율이고, 재현율은 정답 중 모델이 추출한 내용의 비율입니다.([위키링크](https://ko.wikipedia.org/wiki/정밀도와_재현율))
 
 빅데이터는 많은 양의 데이터를 분석하고, 이해하고, 예측하는 것. 이를 활용하는 다양한 방법론 중에 가장 많이 사용하고 있는 것이 '머신러닝'이다.
 
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 - 지도 학습
 - 비지도 학습
-- 강화 학습
+- 강화 학습