[AI/ML] 머신러닝 : 지도학습, 비지도학습, 강화학습 이해하기

🌟 머신러닝의 핵심, 지도학습, 비지도학습, 강화학습을 자세히 알아보아요! 🤖

 

지도학습

지도학습은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답 데이터(라벨)을 함께 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 이 방법은 데이터의 각 샘플이 입력과 정답으로 구성되어 있어야 합니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분하는 분류 문제나 이미지에서 객체를 인식하는 문제 등에서 사용될 수 있어요.

주요 예시:

• 분류(Classification): 예측하려는 값이 범주형 데이터인 경우 사용됩니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지 분류하거나 고객이 특정 제품을 구매할지 예측하는 문제 등이 있어요.
• 회귀(Regression): 예측하려는 값이 연속적인 숫자인 경우 사용됩니다. 예를 들어, 주식 가격 예측이나 주택 가격 예측 등이 이에 해당해요.

지도학습은 정확한 예측을 위해 입력 데이터와 그에 대응하는 라벨 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 데 중점을 둡니다.

 

비지도학습

비지도학습은 입력 데이터에 대한 라벨이 주어지지 않은 상태에서 데이터의 구조나 패턴을 발견하려는 방법입니다. 이 방법은 데이터의 숨겨진 구조를 탐색하거나 데이터를 자연스럽게 그룹화하려고 할 때 유용합니다.

주요 예시:

• 클러스터링(Clustering): 유사한 데이터들을 그룹으로 묶는 방법입니다. 예를 들어, 고객 세그먼트화나 이미지 분할 등에 사용될 수 있습니다.
• 차원 축소(Dimensionality Reduction): 고차원 데이터를 저차원 공간으로 축소하여 데이터를 간소화하고 시각화하는 방법입니다. 주성분 분석(PCA)이나 t-SNE 등이 여기에 속해요.

비지도학습은 데이터에 대한 사전 정보 없이도 유용한 통찰을 제공할 수 있어, 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 합니다.

 

강화학습

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 어떤 행동을 취할 때마다 보상이 주어지고, 이 보상을 최대화하는 전략을 학습하는 방법입니다. 이 방법은 시간에 따라 결정을 내리며 학습하는 방법으로, 실제로 사용자와 상호작용해야 하는 많은 문제에서 적용됩니다.

주요 예시:

• 게임 플레이(Game Playing): 강화학습은 알파고와 같이 체스나 바둑에서 최고 수준의 성과를 이룬 예시가 있습니다. 게임 규칙을 학습하고 게임에서의 전략을 개선하는 데 사용됩니다.
• 자율 주행 자동차(Autonomous Driving): 강화학습은 자율 주행 차량이 도로에서 안전하게 운전하고 교통 규칙을 준수하는 데 도움을 줍니다.

강화학습은 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 과정을 포함하기 때문에 시뮬레이션 및 실제 환경에서 다양한 응용이 가능합니다.

 

이렇게 다양한 머신러닝 학습 방법들은 각각의 데이터 특성과 문제에 맞게 선택되어야 합니다. 각 학습 방법의 장단점을 잘 이해하고 실제 문제에 적용해보면서 머신러닝의 다양한 가능성을 탐색해보세요! 🚀💡