[머신러닝] Supervised Learning(지도학습), Unsupervised Learning(비지도학습), Reinforced Learning(강화학습)

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머신러닝은 어떤 데이터를 분류하거나 예측하는 것이다. 

머신러닝에 대한 더 자세한 개념은 아래 링크를 통해 확인할 수 있다.

2022.02.13 - [AI/Machine Learning] - [머신러닝] 머신러닝(Machine Learning) 이란?

[머신러닝] 머신러닝(Machine Learning) 이란?

 

어쨋든 머신러닝을 하기 위해선 주어진 데이터를 학습해야하다. 

여기서 학습방법을 세 가지로 분류할 수 있는 것이다. 

 

1. 지도학습(Supervised Learning)

2. 비지도학습(Unsupervised Learning)

3. 강화학습(Reinforced Learning)

 

▶ 지도학습(Supervised Learning)이란?

지도학습이란 정답을 알려주며 기계를 학습시키는 것이다. 

 

예) 강아지 사진을 주고(input data) 이것은 강아지 사진이라고 알려주고(label data), 토끼 사진을 주고 이것은 토끼 사진이라고 알려주는 것이다. 그러면 기계는 그 정답대로 학습을 하게된다. 

 

지도 학습에는 Classification(분류)와 Regression(회귀)가 있다. 

2022.02.19 - [분류 전체보기] - [머신러닝] Regression(회귀)과 Classification(분류)

[머신러닝] Regression(회귀)과 Classification(분류)

 

▶ 비지도학습(Unsupervised Learning)이란?

비지도학습이란 정답을 알려주지 않고(label 되어있는 값이 없는), 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 군집화하는 것이다. 

정답이 무엇인지 모르기 때문에 학습이 맞게 됐는지 확인할 수는 없지만 거의 모든 데이터는 레이블이 없는 형태로 존재하기 때문에 앞으로 머신러닝이 나아갈 방향으로 설정되어 있다. 

 

예) 강아지, 토끼, 닭, 참새 사진을 비지도학습을 시킬 때, 다리가 4개인 강아지와 토끼를 한 분류로, 2개의 다리를 가진 닭과 참새를 한 분류로 나눌 것이다. 

 

이러한 비지도학습은 데이터의 특징(feature)이나 구조를 발견하는데 사용되기도 한다. 

 

▶ 강화학습(Reinforced Learning)이란?

강화학습이란 현재의 상태(state)에서 어떤 행동(action)을 취하는 것이 최적인지 학습하는 것이다. 그래서 행동을 취할 때마다 상과 벌이라는 보상(reward)을 주며 상을 최대화하고 벌을 최소화화는 방식이다. 

 

강화학습 개념도

 

예) 알파고가 강화학습의 대표적인 예이다. 현재 나와 적의 바둑돌이 상태(state)이며 여기서 어떤 바둑돌을 어떻게 놓을 지가 행동(action)이다. 적의 바둑돌을 잡았을 때 보상을 받게 된다. 그래서 최적의 방법을 찾는데 쓰이는 학습방법이다. 

 

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편집일자

22.02.14