머신러닝 분류

머신러닝을 분류하는 방법은 일반적으로 두 가지가 있는데 각각에 대해서 살펴보도록 합니다. (강화학습을 별도의 분류로 보기도 하는데 여기서는 살펴보지 않습니다.)

지도 학습 (Supervised Learning)

지도학습은 정확한 데이터 입력과 출력을 가이드하여 학습을 진행합니다. 예를 들어 설명하면 주변국(입력)의 온도(출력)를 학습시키고 우리나라 온도를 예측(Regression)하거나 이미지 캡셔닝 같은 기술로 분류(Classification)하는 방식이 있습니다.

비지도 학습 (Unsupervised Learning)

학습시킬 입력 데이터는 존재하지만, 출력이 존재하지 않습니다. 시스템이 스스로 학습하도록 해야 합니다. 대표적으로 군집화(Clustering)가 있는데 예를 들어 인터넷 기사의 내용을 보고 유사성을 극대화해 뉴스/스포츠/연예/정치 등으로 레이블을 달아주는 기법입니다.

위 학습 방법은 예제를 통해 실습하며 학습하도록 합니다.