[ML] 머신러닝의 종류와 분류

1. 머신러닝의 분류와 유형

 

2. 지도학습

• 입력과 정답이 있는 데이터로 학습 ⇒ 입력 O, 정답 O
• 목표는 입력 데이터를 통해 예측 모델을 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 하는 것
• 예시: 회귀 (주택 가격 예측), 분류 (스팸 메일 분류)

3. 비지도학습

• 정답 없이 데이터의 패턴을 발견 ⇒ 입력 O, 정답 X
• 목표는 데이터의 구조나 패턴을 파악하거나 군집화하는 것
• 예시: 군집화 (고객 세분화), 차원 축소 (주성분 분석 PCA)

군집화: 개체들을 비슷한 것끼리 그룹을 나누는 것

4. 강화학습

• 환경과 상호작용하며 보상을 통해 학습
• 에이전트는 행동을 취하고, 그에 따른 보상을 통해 학습하며, 최적의 행동 전략
• 예시: 게임 플레이 (알파고), 로봇 제어

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참고:

https://www.samsungsds.com/kr/insights/generative-adversarial-network-ai.html