[ML]지도학습과 비지도학습

지도학습?


정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것
입력값(X data)이 주어지면 입력값에 대한 Label(Y data)를 주어 학습시키는 것


지도학습의 종류

분류와 회귀
분류(classification)/회귀(regression)
주어진 데이터를 정해진 카테고리에 따라 분류하는 문제를 말함(이산적)
어떤 데이터들의 특징을 토대로 값을 예측하는 것(연속적)


what is feature?
머신러닝에 입력시킬 수치화된 데이터의 특성


지도 학습 알고리즘

-K-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors)
-서포트 벡터 머신 (support vector machine)
-은닉 마르코프 모델 (Hidden Markov model)
-회귀 분석 (Regression)
-신경망 (Neural network)
-나이브 베이즈 분류 (Naive Bayes Classification)



비지도학습?

지도학습과 달리 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 것

라벨링 되어있지 않은 데이터로부터 패턴이나 형태를 찾아야 하기 때문에 지도학습보다는 조금 더 난이도가 있다



비지도 학습 알고리즘

- K-평균(k-Means)
- 계층 군집 분석(HCA, Hierarchical Cluster Analysis)
- 기댓값 최대화(Expectation Maximization)
- 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)
- 커널 PCA(Kernel PCA)
- 지역적 선형 임베딩(LLE, Locally-Linear Embedding)



강화학습

강화 학습은 지도, 비지도 학습과는 다른 종류의 알고리즘. 강화학습에서는 학습하는 시스템을 에이전트라고 부르며 환경을 관찰해서 행동을 실행하고 보상을 받음