지도학습, 비지도학습, 강화학습

머신러닝의 학습방법을 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류합니다.

 

1. 지도학습: 데이터에 정답이 있음

 - 고양이와 토끼를 구분한 예측결과를 출력함

지도학습

 

 

2. 비지도학습: 데이터에 정답이 없음

 - 구매이력이 담긴 쇼핑이력, 구매이력으로 소득수준 파악, 소비자의 취향파악 등 정답은 없지만 주어진 정보를 이용해 상관관계를 찾아냄

 - 데이터를 그룹으로 나누는 클러스터링과 이상치 탐지에 사용됨

비지도학습

 

 

3. 강화학습: 데이터를 사용하지 않고 인공지능이 스스로 시행착오를 겪으며 성장하는 학습방법

 - 강화학습을 데이터를 입력으로 받지 않고 주어진환경과 인공지능이 직접 상호작용해 인공지능의 행동을 점점 수정해나가도록 학습함

 - 성공적인 행동에 상을 내리고, 잘못된행동에 벌을 줘서 인공지능이 직접 자신의 생동을 개선하게 함

 - 구글의 알파고

강화학습

 

 

 

참고: Must Have 텐초의 파이토치 딥러닝 특강