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Supervised Learning & Unsupervised Learning & Reinforcement Learning

Supervised Learning (지도 학습)​

입력 데이터와 그에 대한 정답을 함께 제공하여 학습시킵니다.

예: 이미지가 강아지인지 고양이인지 분류하는 문제에서 이미지 마다 고양이인지 강아지인지 정답이 붙어져 있는 경우

주로 분류(Classification)와 회귀(Regression)에 사용된다.

알고리즘​

  • 선형 회귀 (Linear Regression)
  • 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
  • Support Vector Machine (SVM)

Unsupervised Learning(비지도 학습)​

데이터의 패턴이나 구조를 스스로 찾아내는 학습입니다.

알고리즘​

  • K-means clustering
  • 주성분 분석(PAC)
  • 밀도 기반 클러스터링 (DBSCAN)

Reinforcement Learning (강화학습)​

에이전트가 환경과 상호작용하면서 시행착오를 통해 학습합니다. 보상을 통해 학습을 하고 현재 행동이 미래 보상에 어떤 영향을 미치는지를 고려합니다.

알고리즘​

  • Q-Learning
  • Deep Q Network
  • 정책 경사법 (Policy Gradient)