[ML] 01. 지도학습, 비지도학습, 강화학습

지도학습(Supervised learning)

• y = f(x) 에 대하여 입력 변수와 출력 변수의 관계에 대하여 모델링 하는 것(Y에 대하여 예측 또는 분류)
  • 회귀(regression) : 입력 변수에 대해서 연속형 출력 변수 Y를 예측
  • 분류(classification) : 입력 변수에 대해서 이산형 출력 변수 Y를 예측 ex) 성별, 흡연 여부등

비지도학습(Unsupervised learning)

• 출력 변수가 존재하지 않고, 입력 변수간의 관계에 대해 모델링
• 군집 분석 - 유사 데이터끼리 그룹화
• 주성분 분석(PCA - Principal Component Analysis) - 독립변수들의 차원을 축소화
  • 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법.

     

    

강화 학습(Reinforcement learning)

• 수많은 시뮬레이션을 통해 현재의 선택이 먼 미래에 보상이 최대가 되도록 학습
• Agent가 action을 취하고 환경에서 보상을 받고 이 보상이 최대가 되도록 최적의 action을 취하는 배움
  • ex) 알파고, 지능형 로봇, 자율주행차등