파이썬으로 시작하는 머신러닝 - 머신러닝의 분류

지도학습 - 정답 라벨

이 주어진 상태에서 학습하는 방식. ex) 이메일 스팸 분류, 이미지 분석

분류분석: 예측하고자 하는 값이 범주형 데이터

회귀 분석: 예측하고자 하는 값이 연속형 데이터: 다양하게 분야에 많이 사용됨.

 

비지도 학습 - 정답 라벨이 없는 데이터를 기반으로 학습하는 방식.

데이터 사이의 관계나 유사성을 기반으로 군집 별 패턴을 찾아내는 방식.

군집분석(클러스터링): 유사한 특성을 가진 데이터끼리 그룹화 하는 과정. ex) 고객분류, 유사 단어 군집화, 유사 이미지 군집화

 

준지도 학습(지도+비지도) - 라벨이 있는 데이터가 소수이고, 외의 데이터가 다수일때 효과적.

 

강화학습 - 모델이 목표를 당설항 수 있도록 보상을 기반으로 학습하는 방식.

특정 목표를 달성하는데 최선의 전략을 선택하도록 학습됨.

에이전트와 환경 간의 행동과 보상.

다양한 산업 분야에서 활용됨. ex) 체스게임, 알파고, 자율주행자동차, 주식거래