1. 머신러닝에 대한 이해

학습 방법에 따른 분류

• 지도학습 (Supervised Learning) : 학습 대상이 되는 데이터에 정답을 주어 규칙성, 즉 데이터의 패턴을 배우게 하는 학습 방법
• 비지도학습 (Unsupervised Learning) : 정답이 없는 데이터만을 배우게 하는 학습 방법
• 강화학습 (Reinforcement Learning) : 선택한 결과에 대해 보상을 받아 행동을 개선하면서 배우게 하는 학습 방법

Task에 따른 분류

• 분류 문제 (Classification) : 이미 적절히 분류된 데이터를 학습하여 분류 규칙을 찾고, 그 규칙을 기반으로 새롭게 주어진 데이터를 적절히 분류하는 것을 목적으로 함 (지도학습)
• 회귀 문제 (Regression) : 이미 결과값이 있는 데이터를 학습하여 입력 값과 결과 값의 연관성을 찾고, 그 연관성을 기반으로 새롭게 주어진 데이터에 대한 값을 예측하는 것을 목적으로 함 (지도학습)
• 클러스터링 (Clustering) : 주어진 데이터를 학습하여 적절한 분류 규칙을 찾아 데이터를 분류함을 목적으로 함. 정답이 없으니 성능을 평가 하기 어려움 (비지도학습)

머신러닝 분류 정리