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머신러닝의 종류
머신러닝에는 여러 가지 종류가 있지만, 크게 세가지로 나눌 수 있다. 종류 설명 교사 학습 데이터와 함게 답을 입력 다른 데이터의 답을 예측 비교사 학습 데이터는 입력하지만 답은 입력하지 않는다. 다른 데이터의 규칙성을 찾는다. 강화 학습 부분적으로 답을 입력 데이터를 기반으로 최적의 답을 찾는다. 교사 학습(Supervised learning)이란? 훈련 데이터로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습의 한 방법이다. 데이터와 답을 함께 줘서 학습시켜 머신러닝 모델을 구축하면 새로운 데이터를 줬을때 답을 예측할 수 있다. 비교사 학습(Unsupervised learning)이란? 최종적으로 내야하는 답이 정해져 있지 않다는 것이 교사 학습과 다른 부분이다. 사람 없이 컴퓨터가 스스로 답이 정해져 ..
머신러닝
2018. 9. 30. 23:03