머신러닝 정의와 알고리즘 지난 포스팅에서는 인간의 인지, 추론, 학습, 판단 능력을 컴퓨터 시스템으로 구현하려는 기술이 인공지능이라고 정의했습니다. 머신러닝은 그 인공지능 분야 학습법 중 하나입니다.
머신러닝이란? 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 스스로 학습해서, 알고리즘을 통해 결과를 도출하는 학습법입니다.
알고리즘 분류 지도학습 : 학습 데이터가 라벨(결과, 정답)을 가지고 있음 비지도학습 : 학습 데이터가 라벨(결과, 정답)을 가지고 있지 않음 준지도학습 : 학습 데이터가 약간의 라벨(결과, 정답)을 가지고 있음 강화학습 : 라벨(결과, 정답)을 주지 않고 맞았는지 틀렸는지 True/False만 피드백으로 알려주고, 그에 따라 Reword/Panalty를 부여 지도학습 지도학습은 학습 데이터와 원하는 결과가 표시된 데이터(라벨)을 이용한 기계 학습 방법입니다. 지도학습의 알고리즘에는 회귀(단일/다중/로지스틱), 분류(KNN,,의사결정트리), 신경망(DNN,ANN), 나이브베이즈, ...
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준지도학습
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지도학습
원문 링크 : 머신러닝의 정의와 알고리즘 분류
