Allen's 데이터 맛집
기계학습의 종류 : 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습 본문
지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 그리고 강화학습은 기계 학습의 주요 패러다임을 나타냅니다. 각각의 학습 방법에는 특정한 특징과 목적이 있습니다.
1. 지도학습 (Supervised Learning)
지도학습은 입력 데이터와 그에 상응하는 정답(레이블)을 사용하여 모델을 훈련시키는 방법입니다. 모델은 입력과 정답의 관계를 학습하고, 새로운 입력이 주어졌을 때 해당 정답을 예측할 수 있습니다. 지도학습은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 주로 사용됩니다.
예시: 이미지 분류, 스팸 메일 감지, 주택 가격 예측 등
2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)
비지도학습은 정답(레이블)이 주어지지 않은 데이터에서 패턴이나 구조를 찾는 방법입니다. 모델은 데이터의 내재된 구조를 발견하고, 유사한 패턴을 찾아 클러스터링하거나 차원 축소 등의 작업을 수행합니다.
예시: 군집화(Clustering), 차원 축소, 이상치 탐지 등
3. 준지도학습 (Semi-supervised Learning)
준지도학습은 일부 데이터에만 레이블이 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방법입니다. 주로 데이터가 많지만 레이블이 부족한 경우에 사용됩니다. 모델은 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 활용하여 학습합니다.
예시: 음성 인식, 자연어 처리, 이미지 분류 등
4. 강화학습 (Reinforcement Learning)
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 시간에 따라 행동을 학습하는 방법입니다. 에이전트는 특정 상태에서 특정 행동을 선택하고, 그에 따른 보상 또는 패널티를 받아 정책(policy)을 개선하며 학습합니다.
예시: 게임 플레이, 로봇 제어, 주식 거래 등
각 학습 방법의 특징:
- 지도학습: 정답이 주어진 데이터를 사용하여 학습하므로 명확한 목표가 있습니다.
- 비지도학습: 데이터의 구조를 탐색하고 알아내는 데 중점을 두며, 명확한 목표가 없습니다.
- 준지도학습: 레이블이 일부만 주어져 있어도 학습이 가능하며, 데이터의 양이 많을 때 효과적입니다.
- 강화학습: 에이전트가 시간에 따라 행동을 선택하며 보상을 최대화하는 목표를 가지고 학습합니다.
기계 학습에서는 이러한 다양한 학습 방법을 조합하여 복잡한 문제를 해결하는 것이 일반적입니다.
