머신러닝의 분류

머신러닝의 유형은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다.

 

지도학습은 정답이 있어, 입력에 대한 출력이 있는 데이터를 학습한다.

이때 정답이 카테고리형이면 분류, 수치형이면 회귀 모델을 사용한다.

 

비지도학습은 정답이 없어, 입력만 있고 출력은 없는 데이터를 학습한다.

군집 분석, 연관성 분석, 주성분 분석 등이 여기에 해당한다.

 

강화학습은 현재 상태에서 어떤 행동을 취하는 것이 가장 최적인지를 보상을 받으면서 학습한다.

선택할 수 있는 행동들 중 가장 최대의 보상을 주는 행동이 뭔지 알아보는 것으로, 지도/비지도학습과 완전 다른 결의 학습이다.