[Machine Learning] 지도학습과 비지도학습

 

지도학습(Supervised Learning)

컴퓨터에게 가르치는 것

𝒀 = 𝒇 (𝑿)에 대하여 입력변수 (𝑿)와 출력변수 (𝒀)의 관계에 대하여 모델링 하는 것
(𝒀에 대하여 예측 또는 분류하는 문제

• 회귀(regression) : 입력변수 𝑿에 대해서 연속형 출력변수 𝒀를 예측
  • 키, 몸무게, BMI 지수 등
• 분류(classification) : 입력변수 𝑿에 대해서 이산형 출력변수 𝒀(class)를 예측
  • 성별, 흡연 여부, 질병 여부, 비만 여부, 주가 등락 등 클래스를 가지는 것

 

 

비지도학습(Unsupervised Learning)

출력변수 (𝒀)가 존관하지 않고, 입력변수 (𝑿) 간의 관계에 대하여 모델링 하는 것

• 군집 분석 : 유사한 데이터끼리 그룹화
• PCA : 독립 변수들의 차원을 축소화

 

강화학습(Reinforcement Learning)

수 많은 시뮬레이션을 통해 현재의 선택이 먼 미래에 받는 보상이 최대가 되도록 학습
Agent가 action을 취하고 환경에서 보상을 받는 것을 반복하여 보상이 최대가 되도록 최적의 action을 취하는 방법을 배움.

e.g 알파고

• Agent : 바둑 기사
• action : 바둑의 모든 수
• state : 바둑 판
• reward : 승패