AI취준생은 꼭 보셈 머신러닝 학습 방법

오늘은 인삿말은 건너뛰고 바로 본론인 머신러닝에 대해 넘어가보도록 하겠습니다! 머신러닝은 학습 방법에 따라 크게 지도학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나눌 수 있습니다. 지도학습 이란? 입력과 정답의 관계를 나타낸 데이터를 학습 데이터로 입력하고, 그 관계를 재현할 수 있는 추론 모델을 생성합니다. 예를 들어 "개"라는 정답을 붙인 이미지, "고양이"라는 정답을 붙인 이미지를 학습시켜 "개"와 "고양이" 각각의 고유한 특징 조합을 찾아내고! 둘 사이의 차이를 잘 표현할 수 있는 추론 모델을 생성합니다. 고장 진단이나 영상 인식 등 사물을 잘 구별, 구분하는 분류나 이익의 예측. 부정탐지 등 데이터를 바탕으로 함수를 이끌어 내 향후 수치를 예측하는 회귀등에 이용됩니다. 비지도 학습 이란? 아무 설명도 없는 학습 데이터를 입력하고 추출한 특징 조합에서 유사한 그룹을 찾아내는 추론 모델을 생성합니다. 예를 들어 정답을 붙이지 않은 채 개, 고양이, 트리를 학습 데이터로 입력하면 각각 특...

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