내일배움캠프 AI - TIL 28

❤️‍🔥TIL : Today I Learned❤️‍🔥
그날그날 내가 공부한 것을 정리하는 것

 

 

 

내일배움캠프 AI트랙 28Day

 

 

오늘 배운 내용

 

머신러닝 Machine Learning

: 인공지능AI의 한 분야로 경험,학습을 통해서 점진적으로 개선하는 방식 컴퓨터 알고리즘의 분야.

 

머신 러닝 알고리즘의 분류

1. 지도 학습(Supervised learning) 머신러닝
   • 레이블이 지정된 데이터셋을 사용하여 데이터를 분류하거나 정확하게 결과를 예측하는 알고리즘.
   • 입력 데이터가 모델에 공급되면서, 이는 모델이 적절하게 맞춰질 때까지 해당 가중치를 조정한다.
2. 비지도 학습 (Unsupervised learning) 머신러닝
   • 지도 학습 알고리즘과 반대로 레이블링되지 않은 데이터 세트를 분석하고 클러스터링하는 알고리즘.
   • 새로운 데이터에 대해 '올바른' 출력을 제공하지 않고 인간의 개입 없이도 숨겨진 패턴이나 데이터 그룹핑을 감지.
3. 준지도 학습(Semi-Supervised learning) 머신러닝
   • 학습에 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 사용하는 알고리즘
   • 지도 학습과 비지도 학습 머신러닝 간의 적절한 타협점을 제공
   • 레이블링된 보다 작은 데이터 세트를 사용하여 레이블링되지 않은 보다 큰 데이터 세트에서 분류 및 특징 추출을 유도해서 지도 학습 머신러닝으로 학습하기에 충분치 않은 레이블링 데이터셋을 보유한 경우 문제해결.
4. 강화 학습(Reinforcement learning) 머신러닝
   • 지도 학습 머신러닝과 유사한 머신 러닝 모델이지만, 알고리즘이 샘플 데이터셋으로 사용하는 것이 아닌 시행착오를 통해서 학습하는 알고리즘.
   • 환경과 상호 작용하여 행동을 생성하고 오류와 현상을 발견하는 방식을 통해 최상의 성능을 위한 특정 컨텍스트 내에서 적절한 동작을 결정가능.