머신러닝
머신러닝은 입력 받은 데이터를 분석하여 일정한 패턴과 규칙을 찾아내고, 그 규칙을 통해 의사결정 및 예측 등 다양한 작업을 수행하는 방법입니다. 대량의 데이터를 활용하여 기계가 스스로 규칙을 학습할 수 있도록 만들어집니다.
지도학습
지도학습은 정답을 포함한 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 학습된 모델을 기반으로 유사한 문제에 대해 정확한 예측이 가능합니다.
- 분류: 주어진 입력이 어떤 종류의 값인지 표시하는 작업입니다.
- 회귀: 둘 이상의 변수 관계를 나타내는 작업입니다.
비지도학습
비지도학습은 라벨이 없는 데이터를 활용하여 군집화나 패턴 인식 등을 통해 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하도록 학습시키는 방법입니다.
- 군집화: 주어진 데이터들의 특성을 고려하여 비슷한 특성을 가진 데이터들의 집합을 찾아내는 작업입니다.
강화학습
강화학습은 학습의 시행착오를 통해 자신이 한 행동에 대해 보상을 받으며 강화하는 방법입니다. 데이터의 존재 여부와는 관계없이 보상 시스템을 통해 최적의 결정을 내립니다.
웹솔루션과