[ML] 머신러닝 알고리즘 유형 - 지도학습? 비지도학습?

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🤖 머신러닝이란 ?

• 인공지능(AI)의 하위 집합입니다.
• 학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터로 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하는데 중심을 둡니다.

머신러닝과 AI의 상관관계는 ?

• AI는 의사결정과 예측을 수행하기 위해 데이터를 처리합니다.
• AI는 머신러닝 알고리즘으로 데이터를 처리할 뿐 아니라 추가 프로그래밍 없이도 데이터를 학습하면서 지능화합니다.
• 인공지능은 모든 머신러닝 관련 하위집합을 포괄하는 상위집합입니다.
• 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 > 신경망

머신러닝 알고리즘의 유형

1. 지도 학습(Supervised Learning)

• 정답이 있는 데이터로 학습시키는 방법
• 종류 : 분류(Classification), 회귀(Regression)
• 사례
  • 분류 : 제품 성능 판단 시, 합격 불합격 분류 / 검사 결과에 대한 질병 판단
  • 회귀 : 기상 데이터 예측 / 제품 수율 예측 / 투표율

2. 준지도 학습(Semi-supervised Learning)

• 지도 학습과 비지도 학습의 중간에 해당하는 기술
• 명확한 정답이 있는 데이터를 구하기 힘들 때 사용
• 사례 : 구글 포토 이미지 호스팅

3. 비지도(자율) 학습(Unsupervised Learning)

• 정답이 없는 데이터를 군집화하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 방법
• 종류 : 군집화(Clustering), k-means, 차원축소(Dimensionality reduction)
• 사례 : 구매 이력을 기반으로 고객 분류 후 서로 다른 마케팅 전략 계획

4. 강화 학습(Reinforcement learning)

• 주어진 환경에서 어떤 행동을 취하고 이로부터 어떤 보상을 얻으면서 학습을 진행
• 사례 : 지능형 게임 봇, 알파고

Reference

• [SAP] - 머신러닝이란?
• [SAS Blog Insight] - 최적의 머신러닝 알고리즘 가이드
• [혼공러들의 스터디 공간] - 머신러닝 딥러닝 알고리즘을 소개합니다.
• [잇트루 Tistory] - [ML] 2-1. 머신러닝의 종류 및 적용사례 (지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습)
• 📷 이미지 출처 : [thebnviit] - 인공지능은 마스터키가 아니다

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