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머신러닝 학습법
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
머신러닝 학습법에는 두 가지 주요한 방법이 있습니다. 첫 번째는 교사 학습(또는 지도 학습, Supervised Learning)이며, 두 번째는 강화 학습(Reinforcement Learning)입니다.
교사 학습은 정답이 주어진 데이터셋을 통해 모델을 훈련시키는 방법으로, 입력 데이터와 그에 상응하는 출력 사이의 관계를 학습합니다. 이는 주로 분류(classification)나 회귀(regression) 작업에 사용됩니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업에서 강아지와 고양이를 구분하는 모델을 훈련시키는 경우가 있습니다.
강화 학습은 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법입니다. 에이전트(agent)는 환경에서 행동을 취하고 그 결과로 보상을 받습니다. 이때 시행착오를 통해 행동을 개선하고 최적의 전략을 학습합니다. 예를 들어, 게임이나 자율 주행 자동차 등에서 사용될 수 있습니다.
딥러닝은 머신 러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 방법입니다. 이를 통해 대규모의 데이터셋에서 특징을 추출하고 패턴을 인식할 수 있습니다. 또한, 딥러닝은 학습하는 과정에서 점진적으로 성능을 개선시키는 특징을 갖고 있습니다.딥러닝에서 중요한 개념 중 하나는 인공 신경 네트워크를 사용하는 것입니다.
