[AI] 인공지능 ∙ 머신러닝 ∙ 딥러닝

인공지능 ∙ 머신러닝 ∙ 딥러닝

 

인공지능 (Artificial Intelligence)	인공적으로 만들어진 지능
머신러닝 (Machine Learning)	데이터를 이용하여 데이터의 특성과 패턴을 학습하여, 그 결과를 바탕으로 미지의 데이터 에 대한 그것의 미래 결과 (값, 분포)를 예측
딥러닝 (Deep Learning)	머신러닝의 한 분야로서 신경망(Neural Network)을 통하여 학습하는 알고리즘의 집합

 

Machine Learning Type

 

https://www.ingeniovirtual.com/descubrezapatillas/tags/400?p=6.28.4129921.5.26.45.4+types+of+machine+learning

① 지도 학습 (Supervised Learning) ② 비지도 학습 (Unsupervised Learning) ③ 강화 학습 (Reinforcement Learning)

 

지도 학습 (Supervised Learning)

 

https://www.projectpro.io/article/classification-vs-regression-in-machine-learning/545

 

정답 데이터 (label) 형태와 미래의 무엇을 예측하느냐에 따라 회귀 (Regression), 분류 (Classification) 등으로 구분할 수 있다.

 

비지도 학습 (Unsupervised Learning)

 

 

비지도학습(Unsupervised Learning)은 트레이닝 데이터에 정답은 없고 입력 데이터만 있다.

 

강화 학습 (Reinforcement Learning)

 

 

소프트웨어 에이전트 (agent)가 환경 (environment) 내에서 보상(reward)이 최대화 되는 방향으로 행동 (action)을 수행하도록 학습하는 기법이다.