AI2 [ML] 머신러닝의 종류와 분류 1. 머신러닝의 분류와 유형 2. 지도학습입력과 정답이 있는 데이터로 학습 ⇒ 입력 O, 정답 O목표는 입력 데이터를 통해 예측 모델을 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 하는 것예시: 회귀 (주택 가격 예측), 분류 (스팸 메일 분류)3. 비지도학습정답 없이 데이터의 패턴을 발견 ⇒ 입력 O, 정답 X목표는 데이터의 구조나 패턴을 파악하거나 군집화하는 것예시: 군집화 (고객 세분화), 차원 축소 (주성분 분석 PCA)군집화: 개체들을 비슷한 것끼리 그룹을 나누는 것4. 강화학습환경과 상호작용하며 보상을 통해 학습에이전트는 행동을 취하고, 그에 따른 보상을 통해 학습하며, 최적의 행동 전략예시: 게임 플레이 (알파고), 로봇 제어참고:https://www.samsungsds.com/kr/insights.. 2024. 10. 29. [ML] 머신러닝(Machine Learning) 1. 머신러닝이란?데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하여 패턴을 찾고 의사결정을 하는 기술기본용어특성(Feature): 입력 데이터의 특징/속성레이블(Label): 예측하고자 하는 목표값모델(Model): 입력을 출력으로 변환하는 시스템학습(Training): 데이터로부터 패턴을 찾는 과정2. 머신러닝 유형지도학습(Supervised Learning)입력과 정답이 있는 데이터로 학습 ⇒ 정답 O예: 분류(Classification), 회귀(Regression)비지도학습(Unsupervised Learning)정답 없이 데이터의 패턴을 발견 ⇒ 정답 X예: 군집화(Clustering), 차원축소강화학습(Reinforcement Learning)환경과 상호작용하며 보상을 통해 학습https://77hjo.. 2024. 10. 29. 이전 1 다음
