기계학습

 

기계학습(Machine Learning)이란

기계학습(Machine Learning)은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖춘 인공지능 분야입니다. 다양한 기계학습 알고리즘이 개발되었으며, 이를 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류할 수 있습니다. 아래에서 각 종류에 대해 자세히 알아보겠습니다.
 

지도학습(Supervised Learning)

지도학습은 입력 데이터와 해당 데이터의 정답(레이블)을 함께 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다. 모델은 입력과 출력 사이의 관계를 학습하여 새로운 입력에 대한 예측을 수행합니다. 일반적으로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 사용됩니다. 분류 문제에서는 입력 데이터를 사전 정의된 클래서 레이블로 분류하고, 회귀 문제에서는 연속적인 출력 값을 예측합니다.
 
지도학습 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신(SVM), 신경망 등이 있습니다.

비지도학습(Unsupervised Learning)

비지도 학습은 입력 데이터에 대한 정답(레이블)이 주어지지 않은 상태에서 데이터의 구조나 패턴을 발견하는 방법입니다. 이러한 알고리즘은 데이터의 특징이나 유사성을 기반으로 클러스터링(Clustering)이나 차원 축소(Dimensionality Reduction)를 수행합니다. 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 작업을 의미하며, 차원 축소는 데이터의 특성을 보존하면서 데이터의 차원을 줄이는 작업을 의미합니다.
 
비지도 학습 알고리즘에는 k-means 클러스터링, 계층적 클러스터링, PCA(주성분 분석), 자기 조직화 맵(SOM), t-SNE 등이 있습니다.

강화학습(Reinforcement Learning)

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상과 벌점을 받으면서 학습하는 방법입니다. 에이전트는 현재 상태에서 특정 동작을 선택하고, 환경에서 보상 또는 벌점을 받습니다. 목표는 에이전트가 최적의 정책을 학습하여 최대의 보상을 얻는 것입니다. 강화학습은 게임, 로봇 제어, 자율 주행 등의 영역에서 널리 사용됩니다. 
 
대표적으로 강화학습 알고리즘에는 Q-러닝, SARSA, 딥 Q-네트워크(DQN), 정책 그래디언트(Policy Gradient) 등이 있습니다.

그 밖의 학습들

기계학습에는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 이외에도 준지도학습(Semi-Supervised Learning), 전이학습(Transfer Learning), 생성모델(Generative Models), 로버스트학습(Robust Learning) 등 다양한 분야와 기법이 존재합니다. 각각의 기계학습 종류는 다양한 문제에 적용되며, 최신 연구와 기술 발전을 통해 계속 발전하고 있습니다.