기계학습(머신러닝, machine learning) 방식, 지도학습, 비지도학습, 강화학습

기계학습(machine learning) 방식, 지도학습, 비지도학습, 강화학습

 

글. 오상문 sualchi@daum.net

 

기계학습(머신러닝, machine learning)은 기계(예를 들어, 컴퓨터 프로그램)가 학습하는 것을 말합니다. 이런 기계학습 방식으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 있습니다.

 

- 지도학습(supervised learning)

지도학습은 사람이 레이블이 존재하는 표 형태의 자료를 기계(컴퓨터 프로그램)에 제공하고 그것을 기계가 분류하고 회귀하는 방법으로 자료 분석과 학습을 진행합니다. 표 자료만 분석해서 정답을 찾아낼 수 있지만, 이 방식은 자료를 일단 가공하여 기계에 제공해야 하므로 자료 제공이나 기계학습에 한계가 있습니다.

 

- 비지도학습(unsupervised learning)

레이블 분류가 없는 표 자료를 이용하여 학습하는 방식입니다. 주로 자료를 그룹화, 특성 분류 등의 작업에 사용합니다. 자료 제공은 지도학습에 비해 간결하지만 분석 결과에 대한 판단은 사람이 해야 하는 경우가 많습니다.

 

- 강화학습(reinforcement learning)

어떤 환경에서 수행한 행동에 대해 어떤 규칙에 의해 보상 또는 가중치를 제공하는 방식으로 가장 보상이 최대가 되는 행동을 수행하도록 학습하는 방식입니다. 어떤 행동을 결정해야 하거나 분류, 보상 예측을 하는 회귀 문제를 다룹니다, 예를 들어, 스팸 이메일 처리나 주식투자 시물레이션 프로그램 등에서 이러한 강화학습을 활용할 수 있습니다.

 

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