4.1 머신 러닝의 네 가지 분류

지도 학습(Supervised Learning)

지도 학습은 쉽게 말해서 답이 있는 문제를 통해 학습을 시키는 것입니다.

라벨(Label)이 있는 데이터를 학습하여 새로운 입력에 대한 타깃을 예측하는 것이죠.

위에서 말한 강수확률 예측이 바로 지도 학습이라고 할 수 있습니다.

이러한 학습은 훈련 데이터를 만드는데 많은 시간이 듭니다. 정확하고 많은 양의 데이터가 있어야 하기 때문..!

일반적으론 회귀와 분류 모델로 구성되지만 변종도 있습니다.

• 시퀀스 생성
• 구문 트리 예측
• 물체 감지
• 이미지 분할

비지도 학습 (Unsupervised Learning)

이는 타깃이 없는 훈련 데이터를 사용하여 학습합니다.

한 기업에서 고객의 소비 성향에 따라 여러 그룹으로 나누는 상황을 비지도 학습이라고 할 수 있습니다.