머신러닝의 분류

• 기계학습(ML)
  • 지도학습
    • 분류
    • 회귀
  • 비지도학습
    • 군집화
    • 변환
    • 연관
  • 강화학습

1. 지도학습 (Supervised Learning)

• 분류
• 회귀

기계를 가르친다. 문제집을 푸는것과 비슷하다.
문제와 정답을 비교하고, 맞추다보면 점점 문제를 푸는것에 익숙해진다. ( 분류, 회귀 )
비슷한 문제를 만나면 오답을 할 확률이 낮아진다.
문제집으로 학생을 가르치듯이 데이터로 컴퓨터를 학습시켜서 모델을 만드는 방식을 ‘지도학습‘이라 합니다.

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

• 군집화
• 변환
• 연관

지도학습에 속하지 않는방법
기계에게 데이터에 대한 통찰력을 부여하는 것

즉, 누가 정답을 알렺주지 않았는데도
무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를
밝혀내는 것이라고 할 수 있습니다.

데이터의 성격을 파악하거나 데이터를
잘 정리정돈 하는 것에 주로 사용됩니다.

3. 강화학습 (Reinforcement Learning)

학습을 통해서 능력을 향상시킨다는 점에서는 ‘지도학습‘과 비슷합니다.

차이점은 지도학습이 정답을 알려주는 문제집이 있는 것이라면,
강화학습은 어떻게 하는 것이 더 좋은 결과를 낼 수 있는지를
스스로 느끼면서 실력 향상을 위해서
노력하는 수련과 비슷합니다.

경험을 통해 ‘더 좋은 답’을 찾아가는 것입니다.
마치 게임 실력을 키우는 것처럼요.

게임에는 룰이 있고, 룰에 따라 어떤 행동을 하면,
그 결과에 따라서 상이나 벌을 받습니다.
더 큰 상을 받기 위한 과정을 끝없이 반복하다 보면
그 게임의 고수가 됩니다.

이런 과정을 기계에게 시켜서
기계 스스로 고수로 성장하도록
고안된 방법이 강화학습이라고 할 수 있습니다.

4. 정리

• 정답이 있는 문제를 해결하는 것
  • 지도학습
• 무언가에 대한 관찰을 통해 새로운 의미나 관계를 밝혀내는 것
  • 비지도 학습
• 더 좋은 보상을 받기 위해서 수련하는 것은 무엇인가요?
  • 강화학습